Not Knowing in Deep Representation Learning

Projektinformationen

NoKnow

ID Finanzhilfevereinbarung: 101125993

DOI

10.3030/101125993

EK-Unterschriftsdatum 12 April 2024

Startdatum 1 August 2024

Enddatum 31 Juli 2029

Finanziert unter

• European Research Council (ERC)

Gesamtkosten

€ 1 999 114,00

EU-Beitrag

€ 1 999 114,00

Koordiniert durch

DANMARKS TEKNISKE UNIVERSITET
Denmark

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Leistungen

Data Management Plan (1)

Data Management Plan

The data management plan.

Veröffentlichungen

Conference proceedings (14)

Learning geometry and topology via multi-chart flows

Autoren: Hanlin Yu, Søren Hauberg, Marcelo Hartmann, Arto Klami, Georgios Arvanitidis
Veröffentlicht in: Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2025
Herausgeber: OpenReview

Identifying metric structures of deep latent variable models

Autoren: Stas Syrota, Yevgen Zainchkovskyy, Johnny Xi, Benjamin Bloem-Reddy, Søren Hauberg
Veröffentlicht in: International Conference on Machine Learning (ICML), 2025
Herausgeber: OpenReview

Riemann2: Learning Riemannian Submanifolds from Riemannian Data

Autoren: Leonel Rozo, Miguel González-Duque, Noémie Jaquier, Søren Hauberg
Veröffentlicht in: Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2025
Herausgeber: OpenReview

Contact Wasserstein Geodesics for Non-Conservative Schrödinger Bridges

Autoren: Andrea Testa, Søren Hauberg, Tamim Asfour, Leonel Rozo
Veröffentlicht in: International Conference on Representation Learning (ICLR), 2026
Herausgeber: OpenReview

Reparameterization invariance in approximate Bayesian inference

Autoren: Hrittik Roy, Marco Miani, Carl Henrik Ek, Philipp Hennig, Marvin Pförtner, Lukas Tatzel, Søren Hauberg
Veröffentlicht in: Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2024
Herausgeber: Curran Associates

Sketched Lanczos uncertainty score: a low-memory summary of the Fisher information

Autoren: Marco Miani, Lorenzo Beretta, Søren Hauberg.
Veröffentlicht in: Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2024
Herausgeber: Curran Associates

Spacetime Geometry of Denoising in Diffusion Models

Autoren: Rafał Karczewski, Markus Heinonen, Alison Pouplin, Søren Hauberg, Vikas Garg
Veröffentlicht in: International Conference on Representation Learning (ICLR), 2026
Herausgeber: OpenReview

Connecting Neural Models Latent Geometries with Relative Geodesic Representations

Autoren: Hanlin Yu, Berfin Inal, Georgios Arvanitidis, Søren Hauberg, Francesco Locatello, Marco Fumero
Veröffentlicht in: Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2025
Herausgeber: Curran Associates

Geometric Contact Flows: Contactomorphisms for Dynamics and Control

Autoren: Andrea Testa, Søren Hauberg, Tamim Asfour and Leonel Rozo
Veröffentlicht in: International Conference on Machine Learning (ICML), 2025
Herausgeber: OpenReview

Bayes without Underfitting: Fully Correlated Deep Learning Posteriors via Alternating Projections

Autoren: Marco Miani, Hrittik Roy, Søren Hauberg
Veröffentlicht in: Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2025
Herausgeber: OpenReview

A survey and benchmark of high-dimensional Bayesian optimization of discrete sequences

Autoren: Miguel González-Duque, Richard Michael, Simon Bartels, Yevgen Zainchkovskyy, Søren Hauberg, Wouter Boomsma
Veröffentlicht in: eural Information Processing Systems (NeurIPS), 2024
Herausgeber: Curran Associates

On the Latent Information Geometry of the Grassmann Manifold

Autoren: Lorenzo Cazzella, Søren Hauberg, Georgios Arvanitidis, Matteo Matteucci
Veröffentlicht in: Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2025
Herausgeber: OpenReview

VIKING: Deep variational inference with stochastic projectionspdf icon

Autoren: Samuel G. Fadel, Hrittik Roy, Nicholas Krämer, Yevgen Zainchkovskyy, Stas Syrota, Alejandro Valverde Mahou, Carl Henrik Ek, Søren Hauberg
Veröffentlicht in: Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2025
Herausgeber: Curran Associates

Gradients of Functions of Large Matrices

Autoren: Nicholas Krämer, Pablo Moreno-Muñoz, Hrittik Roy, Søren Hauberg
Veröffentlicht in: Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2024
Herausgeber: Curran Associates

Peer reviewed articles (1)

Beyond Quantification: Navigating Uncertainty in Professional AI Systems

Autoren: Sylvie Delacroix, Diana Robinson, Umang Bhatt, Jacopo Domenicucci, Jessica Montgomery, Gaël Varoquaux, Carl Henrik Ek, Vincent Fortuin, Yulan He, Tom Diethe, Neill Campbell, Mennatallah El-Assady, Søren Hauberg, Ivana Dusparic, Neil D Lawrence
Veröffentlicht in: RSS: Data Science and Artificial Intelligence, Ausgabe 1, 2025, ISSN 3049-5148
Herausgeber: Oxford University Press (OUP)
DOI: 10.1093/RSSDAT/UDAF002