ICML

GLGENN: A Novel Parameter-Light Equivariant Neural Networks Architecture Based on Clifford Geometric Algebras

GLGENN：一种基于克莱因几何代数的新型参数轻量等变神经网络架构

Ekaterina Filimoshina, Dmitry Shirokov

机构 * HSE University（莫斯科高等经济大学） ； Skolkovo Institute of Science（斯克尔科沃科学研究院） ； Institute for Information Transmission Problems of the Russian Academy of Sciences（俄罗斯科学院信息传输问题研究所） 纠错

AI总结 GLGENN基于克莱因几何代数提出一种参数轻量的等变神经网络架构，在等变任务中表现优异且参数更少。

Comments ICML 2025, 36 pages

Journal ref Proceedings of the 42nd International Conference on Machine Learning (Vancouver, Canada, 2025), Proceedings of Machine Learning Research, 267, 2025, 17153-17188

Understanding the Limits of Deep Tabular Methods with Temporal Shift

通过时间位移理解深度表格方法的极限

Hao-Run Cai, Han-Jia Ye

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China（人工智能学院，南京大学，中国） ； National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China（新型软件技术国家重点实验室，南京大学，中国） 纠错

AI总结 本文通过改进训练协议和引入时间嵌入方法，提升深度表格模型在时间分布位移下的表现。

Comments 21 pages, 10 figures, 13 tables. ICML 2025

Label-Efficient Hyperspectral Image Classification via Spectral FiLM Modulation of Low-Level Pretrained Diffusion Features

通过低级预训练扩散特征的光谱FiLM调制实现标签高效的超光谱图像分类

Yuzhen Hu, Biplab Banerjee, Saurabh Prasad

机构 * University of Houston, Texas, USA（德克萨斯大学） ； Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai, India（印度班加罗尔理工学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于预训练扩散模型的标签高效超光谱图像分类方法，通过光谱FiLM调制融合空间和光谱信息，提升分类性能。

Comments Accepted to the ICML 2025 TerraBytes Workshop (June 9, 2025)