Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Chen, Xinyu, Cai, HanQin, Ding, Lijun, Zhao, Jinhua |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2026
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | https://arxiv.org/abs/2605.16361 |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Correlating Time Series with Interpretable Convolutional Kernels
par: Chen, Xinyu, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Xinyu, et autres
Publié: (2024)
Interpretable Time Series Autoregression for Periodicity Quantification
par: Chen, Xinyu, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Xinyu, et autres
Publié: (2025)
Laplacian Convolutional Representation for Traffic Time Series Imputation
par: Chen, Xinyu, et autres
Publié: (2022)
par: Chen, Xinyu, et autres
Publié: (2022)
Data-Driven Discovery of Mobility Periodicity for Understanding Urban Systems
par: Chen, Xinyu, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Xinyu, et autres
Publié: (2025)
Diffusion-TS: Interpretable Diffusion for General Time Series Generation
par: Yuan, Xinyu, et autres
Publié: (2024)
par: Yuan, Xinyu, et autres
Publié: (2024)
Adaptive Heavy-Tailed Stochastic Gradient Descent
par: Gong, Bodu, et autres
Publié: (2025)
par: Gong, Bodu, et autres
Publié: (2025)
Heavy-Tailed Class-Conditional Priors for Long-Tailed Generative Modeling
par: Bouayed, Aymene Mohammed, et autres
Publié: (2025)
par: Bouayed, Aymene Mohammed, et autres
Publié: (2025)
Robust Offline Reinforcement learning with Heavy-Tailed Rewards
par: Zhu, Jin, et autres
Publié: (2023)
par: Zhu, Jin, et autres
Publié: (2023)
Memory Efficient Full-gradient Attacks (MEFA) Framework for Adversarial Defense Evaluations
par: Du, Yuan, et autres
Publié: (2026)
par: Du, Yuan, et autres
Publié: (2026)
$(ε, u)$-Adaptive Regret Minimization in Heavy-Tailed Bandits
par: Genalti, Gianmarco, et autres
Publié: (2023)
par: Genalti, Gianmarco, et autres
Publié: (2023)
HTMuon: Improving Muon via Heavy-Tailed Spectral Correction
par: Pang, Tianyu, et autres
Publié: (2026)
par: Pang, Tianyu, et autres
Publié: (2026)
EVEREST: An Evidential, Tail-Aware Transformer for Rare-Event Time-Series Forecasting
par: Zilinskas, Antanas, et autres
Publié: (2026)
par: Zilinskas, Antanas, et autres
Publié: (2026)
PLanTS: Periodicity-aware Latent-state Representation Learning for Multivariate Time Series
par: Wang, Jia, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Jia, et autres
Publié: (2025)
Phase-Type Variational Autoencoders for Heavy-Tailed Data
par: Ziani, Abdelhakim, et autres
Publié: (2026)
par: Ziani, Abdelhakim, et autres
Publié: (2026)
FlowTS: Time Series Generation via Rectified Flow
par: Hu, Yang, et autres
Publié: (2024)
par: Hu, Yang, et autres
Publié: (2024)
Risk-Informed Diffusion Transformer for Long-Tail Trajectory Prediction in the Crash Scenario
par: Chen, Junlan, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Junlan, et autres
Publié: (2025)
Markov Chain Decoders Overcome the Heavy-Tail Limitations of Lipschitz Generative Models
par: Ziani, Abdelhakim, et autres
Publié: (2026)
par: Ziani, Abdelhakim, et autres
Publié: (2026)
Best-of-Tails: Bridging Optimism and Pessimism in Inference-Time Alignment
par: Hsu, Hsiang, et autres
Publié: (2026)
par: Hsu, Hsiang, et autres
Publié: (2026)
Tackling Heavy-Tailed Rewards in Reinforcement Learning with Function Approximation: Minimax Optimal and Instance-Dependent Regret Bounds
par: Huang, Jiayi, et autres
Publié: (2023)
par: Huang, Jiayi, et autres
Publié: (2023)
TimeSeriesGym: A Scalable Benchmark for (Time Series) Machine Learning Engineering Agents
par: Cai, Yifu, et autres
Publié: (2025)
par: Cai, Yifu, et autres
Publié: (2025)
STLGT: A Scalable Trace-Based Linear Graph Transformer for Tail Latency Prediction in Microservices
par: Ding, Yongliang, et autres
Publié: (2026)
par: Ding, Yongliang, et autres
Publié: (2026)
Robust Federated Learning Over the Air: Combating Heavy-Tailed Noise with Median Anchored Clipping
par: Li, Jiaxing, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Jiaxing, et autres
Publié: (2024)
From Spikes to Heavy Tails: Unveiling the Spectral Evolution of Neural Networks
par: Kothapalli, Vignesh, et autres
Publié: (2024)
par: Kothapalli, Vignesh, et autres
Publié: (2024)
NuwaTS: a Foundation Model Mending Every Incomplete Time Series
par: Cheng, Jinguo, et autres
Publié: (2024)
par: Cheng, Jinguo, et autres
Publié: (2024)
SciTS: Scientific Time Series Understanding and Generation with LLMs
par: Wu, Wen, et autres
Publié: (2025)
par: Wu, Wen, et autres
Publié: (2025)
Ensemble of Pre-Trained Models for Long-Tailed Trajectory Prediction
par: Thuremella, Divya, et autres
Publié: (2025)
par: Thuremella, Divya, et autres
Publié: (2025)
Provable Benefit of Sign Descent: A Minimal Model Under Heavy-Tailed Class Imbalance
par: Yadav, Robin, et autres
Publié: (2025)
par: Yadav, Robin, et autres
Publié: (2025)
One LR Doesn't Fit All: Heavy-Tail Guided Layerwise Learning Rates for LLMs
par: He, Di, et autres
Publié: (2026)
par: He, Di, et autres
Publié: (2026)
MambaTS: Improved Selective State Space Models for Long-term Time Series Forecasting
par: Cai, Xiuding, et autres
Publié: (2024)
par: Cai, Xiuding, et autres
Publié: (2024)
AlphaDecay: Module-wise Weight Decay for Heavy-Tailed Balancing in LLMs
par: He, Di, et autres
Publié: (2025)
par: He, Di, et autres
Publié: (2025)
Heterogeneous Learning Rate Scheduling for Neural Architecture Search on Long-Tailed Datasets
par: Tang, Chenxia
Publié: (2024)
par: Tang, Chenxia
Publié: (2024)
TS-Reasoner: Domain-Oriented Time Series Inference Agents for Reasoning and Automated Analysis
par: Ye, Wen, et autres
Publié: (2024)
par: Ye, Wen, et autres
Publié: (2024)
TS-Memory: Plug-and-Play Memory for Time Series Foundation Models
par: Lyu, Sisuo, et autres
Publié: (2026)
par: Lyu, Sisuo, et autres
Publié: (2026)
AME-TS: Anchored Mixture-of-Experts for Time Series Forecasting
par: Wang, Rui, et autres
Publié: (2026)
par: Wang, Rui, et autres
Publié: (2026)
Dynamic Vocabulary Pruning: Stable LLM-RL by Taming the Tail
par: Li, Yingru, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Yingru, et autres
Publié: (2025)
Understanding the Impact of Differentially Private Training on Memorization of Long-Tailed Data
par: Zhang, Jiaming, et autres
Publié: (2026)
par: Zhang, Jiaming, et autres
Publié: (2026)
TS-LIF: A Temporal Segment Spiking Neuron Network for Time Series Forecasting
par: Feng, Shibo, et autres
Publié: (2025)
par: Feng, Shibo, et autres
Publié: (2025)
ADV-0: Closed-Loop Min-Max Adversarial Training for Long-Tail Robustness in Autonomous Driving
par: Nie, Tong, et autres
Publié: (2026)
par: Nie, Tong, et autres
Publié: (2026)
FinTexTS: Financial Text-Paired Time-Series Dataset via Semantic-Based and Multi-Level Pairing
par: Lee, Jaehoon, et autres
Publié: (2026)
par: Lee, Jaehoon, et autres
Publié: (2026)
Baguan-TS: A Sequence-Native In-Context Learning Model for Time Series Forecasting with Covariates
par: Yang, Linxiao, et autres
Publié: (2026)
par: Yang, Linxiao, et autres
Publié: (2026)
Documents similaires
-
Correlating Time Series with Interpretable Convolutional Kernels
par: Chen, Xinyu, et autres
Publié: (2024) -
Interpretable Time Series Autoregression for Periodicity Quantification
par: Chen, Xinyu, et autres
Publié: (2025) -
Laplacian Convolutional Representation for Traffic Time Series Imputation
par: Chen, Xinyu, et autres
Publié: (2022) -
Data-Driven Discovery of Mobility Periodicity for Understanding Urban Systems
par: Chen, Xinyu, et autres
Publié: (2025) -
Diffusion-TS: Interpretable Diffusion for General Time Series Generation
par: Yuan, Xinyu, et autres
Publié: (2024)