Blocked Gibbs meets Diffusion Transformers: Unsupervised Learning for Constraint Optimization
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Xu, Yudong W., Li, Wenhao, Wang, Xiaoyu, Sanner, Scott, Khalil, Elias B. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2026
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Large Neighborhood Search meets Iterative Neural Constraint Heuristics
par: Xu, Yudong W., et autres
Publié: (2026)
par: Xu, Yudong W., et autres
Publié: (2026)
Self-Supervised Transformers as Iterative Solution Improvers for Constraint Satisfaction
par: Xu, Yudong W., et autres
Publié: (2025)
par: Xu, Yudong W., et autres
Publié: (2025)
Tackling the Abstraction and Reasoning Corpus with Vision Transformers: the Importance of 2D Representation, Positions, and Objects
par: Li, Wenhao, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Wenhao, et autres
Publié: (2024)
Mitigating Partial Observability in Adaptive Traffic Signal Control with Transformers
par: Wang, Xiaoyu, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Xiaoyu, et autres
Publié: (2024)
LLMs and the Abstraction and Reasoning Corpus: Successes, Failures, and the Importance of Object-based Representations
par: Xu, Yudong, et autres
Publié: (2023)
par: Xu, Yudong, et autres
Publié: (2023)
Constraint-Generation Policy Optimization (CGPO): Nonlinear Programming for Policy Optimization in Mixed Discrete-Continuous MDPs
par: Gimelfarb, Michael, et autres
Publié: (2024)
par: Gimelfarb, Michael, et autres
Publié: (2024)
Multi-hop Upstream Anticipatory Traffic Signal Control with Deep Reinforcement Learning
par: Li, Xiaocan, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Xiaocan, et autres
Publié: (2024)
Improving Set Function Approximation with Quasi-Arithmetic Neural Networks
par: Tokar, Tomas, et autres
Publié: (2026)
par: Tokar, Tomas, et autres
Publié: (2026)
Generalized Multi-hop Traffic Pressure for Heterogeneous Traffic Perimeter Control
par: Li, Xiaocan, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Xiaocan, et autres
Publié: (2024)
Reflect-then-Plan: Offline Model-Based Planning through a Doubly Bayesian Lens
par: Jeong, Jihwan, et autres
Publié: (2025)
par: Jeong, Jihwan, et autres
Publié: (2025)
Learning to Optimize for Mixed-Integer Non-linear Programming with Feasibility Guarantees
par: Tang, Bo, et autres
Publié: (2024)
par: Tang, Bo, et autres
Publié: (2024)
Near-optimal Linear Predictive Clustering in Non-separable Spaces via MIP and QPBO Reductions
par: Liang, Jiazhou, et autres
Publié: (2025)
par: Liang, Jiazhou, et autres
Publié: (2025)
Interleaved Gibbs Diffusion: Generating Discrete-Continuous Data with Implicit Constraints
par: Anil, Gautham Govind, et autres
Publié: (2025)
par: Anil, Gautham Govind, et autres
Publié: (2025)
Diffusive Gibbs Sampling
par: Chen, Wenlin, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Wenlin, et autres
Publié: (2024)
Deep Learning for Two-Stage Robust Integer Optimization
par: Dumouchelle, Justin, et autres
Publié: (2023)
par: Dumouchelle, Justin, et autres
Publié: (2023)
Diffusion Models as Constrained Samplers for Optimization with Unknown Constraints
par: Kong, Lingkai, et autres
Publié: (2024)
par: Kong, Lingkai, et autres
Publié: (2024)
CaVE: A Cone-Aligned Approach for Fast Predict-then-optimize with Binary Linear Programs
par: Tang, Bo, et autres
Publié: (2023)
par: Tang, Bo, et autres
Publié: (2023)
From Tokens to Blocks: A Block-Diffusion Perspective on Molecular Generation
par: Yang, Qianwei, et autres
Publié: (2026)
par: Yang, Qianwei, et autres
Publié: (2026)
Constraint-Aware Diffusion Models for Trajectory Optimization
par: Li, Anjian, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Anjian, et autres
Publié: (2024)
Constraint-Conditioned Policy Optimization for Versatile Safe Reinforcement Learning
par: Yao, Yihang, et autres
Publié: (2023)
par: Yao, Yihang, et autres
Publié: (2023)
Aligning Diffusion Model with Problem Constraints for Trajectory Optimization
par: Li, Anjian, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Anjian, et autres
Publié: (2025)
Neur2BiLO: Neural Bilevel Optimization
par: Dumouchelle, Justin, et autres
Publié: (2024)
par: Dumouchelle, Justin, et autres
Publié: (2024)
Transformers meet Neural Algorithmic Reasoners
par: Bounsi, Wilfried, et autres
Publié: (2024)
par: Bounsi, Wilfried, et autres
Publié: (2024)
Sparse Linear Bandits with Blocking Constraints
par: Jain, Adit, et autres
Publié: (2024)
par: Jain, Adit, et autres
Publié: (2024)
Boosting CVaR Policy Optimization with Quantile Gradients
par: Luo, Yudong, et autres
Publié: (2026)
par: Luo, Yudong, et autres
Publié: (2026)
Reinforcement learning with combinatorial actions for coupled restless bandits
par: Xu, Lily, et autres
Publié: (2025)
par: Xu, Lily, et autres
Publié: (2025)
Mean-Field Diffuser: Scaling Offline MARL to Thousands of Agents
par: Li, Wenhao, et autres
Publié: (2026)
par: Li, Wenhao, et autres
Publié: (2026)
Unsupervised Diffusion Solver for Combinatorial Optimization via Combinatorial Adjoint Matching
par: Feng, Shengyu, et autres
Publié: (2026)
par: Feng, Shengyu, et autres
Publié: (2026)
Diffusion Bridge AutoEncoders for Unsupervised Representation Learning
par: Kim, Yeongmin, et autres
Publié: (2024)
par: Kim, Yeongmin, et autres
Publié: (2024)
Unsupervised Learning of Density Estimates with Topological Optimization
par: Tanweer, Sunia, et autres
Publié: (2025)
par: Tanweer, Sunia, et autres
Publié: (2025)
Simplifying Transformer Blocks
par: He, Bobby, et autres
Publié: (2023)
par: He, Bobby, et autres
Publié: (2023)
Conditional Diffusion Models with Classifier-Free Gibbs-like Guidance
par: Moufad, Badr, et autres
Publié: (2025)
par: Moufad, Badr, et autres
Publié: (2025)
PAC-Bayes Bounds for Gibbs Posteriors via Singular Learning Theory
par: Wang, Chenyang, et autres
Publié: (2026)
par: Wang, Chenyang, et autres
Publié: (2026)
Gradient Transformer: Learning to Generate Updates for LLMs
par: Nguyen, Binh-Nguyen, et autres
Publié: (2026)
par: Nguyen, Binh-Nguyen, et autres
Publié: (2026)
JTCSE: Joint Tensor-Modulus Constraints and Cross-Attention for Unsupervised Contrastive Learning of Sentence Embeddings
par: Zong, Tianyu, et autres
Publié: (2025)
par: Zong, Tianyu, et autres
Publié: (2025)
Transformers as Unsupervised Learning Algorithms: A study on Gaussian Mixtures
par: Chen, Zhiheng, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Zhiheng, et autres
Publié: (2025)
From Scores to Gibbs Correctors: Accelerating Uniform-Rate Discrete Diffusion Models
par: Liang, Yuchen, et autres
Publié: (2026)
par: Liang, Yuchen, et autres
Publié: (2026)
Split Gibbs Discrete Diffusion Posterior Sampling
par: Chu, Wenda, et autres
Publié: (2025)
par: Chu, Wenda, et autres
Publié: (2025)
Exploratory Diffusion Model for Unsupervised Reinforcement Learning
par: Ying, Chengyang, et autres
Publié: (2025)
par: Ying, Chengyang, et autres
Publié: (2025)
Auto-Test: Learning Semantic-Domain Constraints for Unsupervised Error Detection in Tables
par: Chen, Qixu, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Qixu, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Large Neighborhood Search meets Iterative Neural Constraint Heuristics
par: Xu, Yudong W., et autres
Publié: (2026) -
Self-Supervised Transformers as Iterative Solution Improvers for Constraint Satisfaction
par: Xu, Yudong W., et autres
Publié: (2025) -
Tackling the Abstraction and Reasoning Corpus with Vision Transformers: the Importance of 2D Representation, Positions, and Objects
par: Li, Wenhao, et autres
Publié: (2024) -
Mitigating Partial Observability in Adaptive Traffic Signal Control with Transformers
par: Wang, Xiaoyu, et autres
Publié: (2024) -
LLMs and the Abstraction and Reasoning Corpus: Successes, Failures, and the Importance of Object-based Representations
par: Xu, Yudong, et autres
Publié: (2023)