Not Knowing in Deep Representation Learning

Informazioni relative al progetto

NoKnow

ID dell’accordo di sovvenzione: 101125993

DOI

10.3030/101125993

Data della firma CE 12 Aprile 2024

Data di avvio 1 Agosto 2024

Data di completamento 31 Luglio 2029

Finanziato da

• European Research Council (ERC)

Costo totale

€ 1 999 114,00

Contributo UE

€ 1 999 114,00

Coordinato da

DANMARKS TEKNISKE UNIVERSITET
Denmark

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Risultati finali

Data Management Plan (1)

Data Management Plan

The data management plan.

Pubblicazioni

Conference proceedings (14)

Learning geometry and topology via multi-chart flows

Autori: Hanlin Yu, Søren Hauberg, Marcelo Hartmann, Arto Klami, Georgios Arvanitidis
Pubblicato in: Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2025
Editore: OpenReview

Identifying metric structures of deep latent variable models

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

Riemann2: Learning Riemannian Submanifolds from Riemannian Data

Autori: Leonel Rozo, Miguel González-Duque, Noémie Jaquier, Søren Hauberg
Pubblicato in: Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2025
Editore: OpenReview

Contact Wasserstein Geodesics for Non-Conservative Schrödinger Bridges

Autori: Andrea Testa, Søren Hauberg, Tamim Asfour, Leonel Rozo
Pubblicato in: International Conference on Representation Learning (ICLR), 2026
Editore: OpenReview

Reparameterization invariance in approximate Bayesian inference

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

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

Autori: Marco Miani, Lorenzo Beretta, Søren Hauberg.
Pubblicato in: Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2024
Editore: Curran Associates

Spacetime Geometry of Denoising in Diffusion Models

Autori: Rafał Karczewski, Markus Heinonen, Alison Pouplin, Søren Hauberg, Vikas Garg
Pubblicato in: International Conference on Representation Learning (ICLR), 2026
Editore: OpenReview

Connecting Neural Models Latent Geometries with Relative Geodesic Representations

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

Geometric Contact Flows: Contactomorphisms for Dynamics and Control

Autori: Andrea Testa, Søren Hauberg, Tamim Asfour and Leonel Rozo
Pubblicato in: International Conference on Machine Learning (ICML), 2025
Editore: OpenReview

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

Autori: Marco Miani, Hrittik Roy, Søren Hauberg
Pubblicato in: Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2025
Editore: OpenReview

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

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

On the Latent Information Geometry of the Grassmann Manifold

Autori: Lorenzo Cazzella, Søren Hauberg, Georgios Arvanitidis, Matteo Matteucci
Pubblicato in: Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2025
Editore: OpenReview

VIKING: Deep variational inference with stochastic projectionspdf icon

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

Gradients of Functions of Large Matrices

Autori: Nicholas Krämer, Pablo Moreno-Muñoz, Hrittik Roy, Søren Hauberg
Pubblicato in: Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2024
Editore: Curran Associates

Peer reviewed articles (1)

Beyond Quantification: Navigating Uncertainty in Professional AI Systems

Autori: 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
Pubblicato in: RSS: Data Science and Artificial Intelligence, Numero 1, 2025, ISSN 3049-5148
Editore: Oxford University Press (OUP)
DOI: 10.1093/RSSDAT/UDAF002