Constrained latent state modeling: A unifying perspective on representation learning under competing constraints
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | Quellec, Gwenolé |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
LaTiM: Longitudinal representation learning in continuous-time models to predict disease progression
von: Zeghlache, Rachid, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zeghlache, Rachid, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Detection of diabetic retinopathy using longitudinal self-supervised learning
von: Zeghlache, Rachid, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Zeghlache, Rachid, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Structural perspective on constraint-based learning of Markov networks
von: Korhonen, Tuukka, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Korhonen, Tuukka, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Active Inference and Reinforcement Learning: A unified inference on continuous state and action spaces under partial observability
von: Malekzadeh, Parvin, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Malekzadeh, Parvin, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Unsupervised learning of acquisition variability in structural connectomes via hybrid latent space modeling
von: Rudravaram, Gaurav, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rudravaram, Gaurav, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Does learning the right latent variables necessarily improve in-context learning?
von: Mittal, Sarthak, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mittal, Sarthak, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Gradient Guided Hypotheses: A unified solution to enable machine learning models on scarce and noisy data regimes
von: Neves, Paulo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Neves, Paulo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Recovering implicit physics model under real-world constraints
von: Banerjee, Ayan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Banerjee, Ayan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Self-learned representation-guided latent diffusion model for breast cancer classification in deep ultraviolet whole surface images
von: Afshin, Pouya, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Afshin, Pouya, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Explaining latent representations of generative models with large multimodal models
von: Zhu, Mengdan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhu, Mengdan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Optimization of geological carbon storage operations with multimodal latent dynamic model and deep reinforcement learning
von: Wang, Zhongzheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Zhongzheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Curriculum reinforcement learning with measurable task representation learning
von: Wen, Yongyan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wen, Yongyan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
pUniFind: a unified large pre-trained deep learning model pushing the limit of mass spectra interpretation
von: Zhao, Jiale, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhao, Jiale, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards efficient representation identification in supervised learning
von: Ahuja, Kartik, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Ahuja, Kartik, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Guided Safe Shooting: model based reinforcement learning with safety constraints
von: Paolo, Giuseppe, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Paolo, Giuseppe, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Perturbation: A simple and efficient adversarial tracer for representation learning in language models
von: Rozner, Joshua, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rozner, Joshua, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Bio-xLSTM: Generative modeling, representation and in-context learning of biological and chemical sequences
von: Schmidinger, Niklas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Schmidinger, Niklas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Variational decomposition autoencoding improves disentanglement of latent representations
von: Ziogas, Ioannis, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ziogas, Ioannis, et al.
Veröffentlicht: (2026)
An attempt to generate new bridge types from latent space of energy-based model
von: Zhang, Hongjun
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Hongjun
Veröffentlicht: (2024)
Functional Graph Convolutional Networks: A unified multi-task and multi-modal learning framework to facilitate health and social-care insights
von: Boschi, Tobia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Boschi, Tobia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MonoCon: A general framework for learning ultra-compact high-fidelity representations using monotonicity constraints
von: Gokhale, Shreyas
Veröffentlicht: (2025)
von: Gokhale, Shreyas
Veröffentlicht: (2025)
Iterative LLM-based improvement for French Clinical Interview Transcription and Speaker Diarization
von: Marie, Ambre, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Marie, Ambre, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A representational framework for learning and encoding structurally enriched trajectories in complex agent environments
von: Catarau-Cotutiu, Corina, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Catarau-Cotutiu, Corina, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MaD Physics: Evaluating information seeking under constraints in physical environments
von: Jain, Moksh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Jain, Moksh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
LVM-GP: Uncertainty-Aware PDE Solver via coupling latent variable model and Gaussian process
von: Feng, Xiaodong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Feng, Xiaodong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Distributed Generative AI Approach for Heterogeneous Multi-Domain Environments under Data Sharing constraints
von: Tawfilis, Youssef, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tawfilis, Youssef, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Can neural networks do arithmetic? A survey on the elementary numerical skills of state-of-the-art deep learning models
von: Testolin, Alberto
Veröffentlicht: (2023)
von: Testolin, Alberto
Veröffentlicht: (2023)
Latent label distribution grid representation for modeling uncertainty
von: Sun, ShuNing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sun, ShuNing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning to maintain safety through expert demonstrations in settings with unknown constraints: A Q-learning perspective
von: Papadopoulos, George, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Papadopoulos, George, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Extracting latent representations from X-ray spectra. Classification, regression, and accretion signatures of Chandra sources
von: Vago, Nicolò Oreste Pinciroli, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Vago, Nicolò Oreste Pinciroli, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Rethinking industrial artificial intelligence: a unified foundation framework
von: Lee, Jay, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lee, Jay, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Occam's model: Selecting simpler representations for better transferability estimation
von: Singh, Prabhant, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Singh, Prabhant, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An evolutionary perspective on modes of learning in Transformers
von: Ku, Alexander Y., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ku, Alexander Y., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Exploring System 1 and 2 communication for latent reasoning in LLMs
von: Coda-Forno, Julian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Coda-Forno, Julian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adaptive Insurance Reserving with CVaR-Constrained Reinforcement Learning under Macroeconomic Regimes
von: Dong, Stella C.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dong, Stella C.
Veröffentlicht: (2025)
Separable neural architectures as a primitive for unified predictive and generative intelligence
von: Batley, Reza T., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Batley, Reza T., et al.
Veröffentlicht: (2026)
Bilinear representation mitigates reversal curse and enables consistent model editing
von: Kim, Dong-Kyum, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kim, Dong-Kyum, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Quantifying constraint hierarchies in Bayesian PINNs via per-constraint Hessian decomposition
von: Landgren, Filip
Veröffentlicht: (2025)
von: Landgren, Filip
Veröffentlicht: (2025)
Multimodal hierarchical Variational AutoEncoders with Factor Analysis latent space
von: Guerrero-López, Alejandro, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Guerrero-López, Alejandro, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Interpretable experiential learning based on state history and global feedback
von: Kolonin, Anton
Veröffentlicht: (2026)
von: Kolonin, Anton
Veröffentlicht: (2026)
Ähnliche Einträge
-
LaTiM: Longitudinal representation learning in continuous-time models to predict disease progression
von: Zeghlache, Rachid, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Detection of diabetic retinopathy using longitudinal self-supervised learning
von: Zeghlache, Rachid, et al.
Veröffentlicht: (2022) -
Structural perspective on constraint-based learning of Markov networks
von: Korhonen, Tuukka, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Active Inference and Reinforcement Learning: A unified inference on continuous state and action spaces under partial observability
von: Malekzadeh, Parvin, et al.
Veröffentlicht: (2022) -
Unsupervised learning of acquisition variability in structural connectomes via hybrid latent space modeling
von: Rudravaram, Gaurav, et al.
Veröffentlicht: (2026)