Minimax Rates and Spectral Distillation for Tree Ensembles
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Vu, Binh Duc, Watson, David S. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Autoencoding Random Forests
von: Vu, Binh Duc, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Vu, Binh Duc, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Minimax Optimality and Spectral Routing for Majority-Vote Ensembles under Markov Dependence
von: Shihab, Ibne Farabi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Shihab, Ibne Farabi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Credal Ensemble Distillation for Uncertainty Quantification
von: Wang, Kaizheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Kaizheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Smooth-Distill: A Self-distillation Framework for Multitask Learning with Wearable Sensor Data
von: Vu, Hoang-Dieu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Vu, Hoang-Dieu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Contextual Similarity Distillation: Ensemble Uncertainties with a Single Model
von: Zanger, Moritz A., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zanger, Moritz A., et al.
Veröffentlicht: (2025)
How Ensembles of Distilled Policies Improve Generalisation in Reinforcement Learning
von: Weltevrede, Max, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Weltevrede, Max, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Two-Fidelity Best-Action Identification for Stochastic Minimax Tree
von: Chen, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Spectral Entropy Collapse as a Phase Transition in Delayed Generalisation: An Interventional and Predictive Framework for Grokkin
von: Khanh, Truong Xuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Khanh, Truong Xuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Ensemble Distillation for Unsupervised Constituency Parsing
von: Shayegh, Behzad, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Shayegh, Behzad, et al.
Veröffentlicht: (2023)
S^2-KD: Semantic-Spectral Knowledge Distillation Spatiotemporal Forecasting
von: Wang, Wenshuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Wenshuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On the Equivalence of Random Network Distillation, Deep Ensembles, and Bayesian Inference
von: Zanger, Moritz A., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zanger, Moritz A., et al.
Veröffentlicht: (2026)
Refining Minimax Regret for Unsupervised Environment Design
von: Beukman, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Beukman, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Beyond Minimax Rates in Group Distributionally Robust Optimization via a Novel Notion of Sparsity
von: Nguyen, Quan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nguyen, Quan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Unmasking On-Policy Distillation: Where It Helps, Where It Hurts, and Why
von: Armandpour, Mohammadreza, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Armandpour, Mohammadreza, et al.
Veröffentlicht: (2026)
On Statistical Rates of Conditional Diffusion Transformers: Approximation, Estimation and Minimax Optimality
von: Hu, Jerry Yao-Chieh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hu, Jerry Yao-Chieh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Tree Ensembles for Contextual Bandits
von: Nilsson, Hannes, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nilsson, Hannes, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Stability and Generalization of First-order Bilevel Minimax Optimization
von: Zhang, Xuelin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Xuelin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
DDTime: Dataset Distillation with Spectral Alignment and Information Bottleneck for Time-Series Forecasting
von: Li, Yuqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Yuqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Scalable Hyperparameter-Divergent Ensemble Training with Automatic Learning Rate Exploration for Large Models
von: Cheng, Hailing, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cheng, Hailing, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Restoring the Sweet Spot: Pass-Rate Weighted Self-Distillation for LLM Reasoning
von: Liu, Zehao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liu, Zehao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
FedKDX: Federated Learning with Negative Knowledge Distillation for Enhanced Healthcare AI Systems
von: Pham, Quang-Tu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Pham, Quang-Tu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
On the Practice of Deep Hierarchical Ensemble Network for Ad Conversion Rate Prediction
von: Zhuang, Jinfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhuang, Jinfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FUTURE: Flexible Unlearning for Tree Ensemble
von: Chen, Ziheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Ziheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Automatic Unsupervised Ensemble Outlier Model Selection--Extended Version
von: Phan, Hong-Phuc, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Phan, Hong-Phuc, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Understanding Expert Structures on Minimax Parameter Estimation in Contaminated Mixture of Experts
von: Yan, Fanqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yan, Fanqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Spectral Flattening Is All Muon Needs: How Orthogonalization Controls Learning Rate and Convergence
von: Nguyen, Tien-Phat, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Nguyen, Tien-Phat, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Minimax Optimal and Computationally Efficient Algorithms for Distributionally Robust Offline Reinforcement Learning
von: Liu, Zhishuai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Zhishuai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FAIREDU: A Multiple Regression-Based Method for Enhancing Fairness in Machine Learning Models for Educational Applications
von: Pham, Nga, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pham, Nga, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Decision Predicate Graphs: Enhancing Interpretability in Tree Ensembles
von: Arrighi, Leonardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Arrighi, Leonardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Simple Self-Conditioning Adaptation for Masked Diffusion Models
von: Cardei, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cardei, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Taming the Adversary: Stable Minimax Deep Deterministic Policy Gradient via Fractional Objectives
von: Lee, Taeho, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lee, Taeho, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Quantifying Sensitivity for Tree Ensembles: A symbolic and compositional approach
von: Akshay, S., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Akshay, S., et al.
Veröffentlicht: (2026)
Finding Minimum-Cost Explanations for Predictions made by Tree Ensembles
von: Törnblom, John, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Törnblom, John, et al.
Veröffentlicht: (2023)
TE2Rules: Explaining Tree Ensembles using Rules
von: Lal, G Roshan, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Lal, G Roshan, et al.
Veröffentlicht: (2022)
A Rectification-Based Approach for Distilling Boosted Trees into Decision Trees
von: Audemard, Gilles, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Audemard, Gilles, et al.
Veröffentlicht: (2025)
REValueD: Regularised Ensemble Value-Decomposition for Factorisable Markov Decision Processes
von: Ireland, David, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ireland, David, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient ANN-Guided Distillation: Aligning Rate-based Features of Spiking Neural Networks through Hybrid Block-wise Replacement
von: Yang, Shu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Shu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Neuro-inspired Ensemble-to-Ensemble Communication Primitives for Sparse and Efficient ANNs
von: Konstantaropoulos, Orestis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Konstantaropoulos, Orestis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Efficient Epistemic Uncertainty Estimation in Regression Ensemble Models Using Pairwise-Distance Estimators
von: Berry, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Berry, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Search-Augmented Masked Diffusion Models for Constrained Generation
von: Ta, Huu Binh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ta, Huu Binh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Ähnliche Einträge
-
Autoencoding Random Forests
von: Vu, Binh Duc, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Minimax Optimality and Spectral Routing for Majority-Vote Ensembles under Markov Dependence
von: Shihab, Ibne Farabi, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Credal Ensemble Distillation for Uncertainty Quantification
von: Wang, Kaizheng, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Smooth-Distill: A Self-distillation Framework for Multitask Learning with Wearable Sensor Data
von: Vu, Hoang-Dieu, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Contextual Similarity Distillation: Ensemble Uncertainties with a Single Model
von: Zanger, Moritz A., et al.
Veröffentlicht: (2025)