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Analysis of an Idealized Stochastic Polyak Method and its Application to Black-Box Model Distillation
要約 SPS $^*$と呼ばれる理想的な確率的ポリックステップサイズの一般的な収 … 続きを読む
Nonasymptotic Analysis of Stochastic Gradient Descent with the Richardson-Romberg Extrapolation
要約 本論文では、一定のステップサイズを持つ確率的勾配降下(SGD)アルゴリズム … 続きを読む
Gaussian Approximation and Multiplier Bootstrap for Stochastic Gradient Descent
要約 この論文では、確率的勾配降下（SGD）のPolyAK-Ruppert平均繰 … 続きを読む
Upper Bounds for Learning in Reproducing Kernel Hilbert Spaces for Non IID Samples
要約 この論文では、二次損失関数の最適解を近似することを目的として、一般的なヒル … 続きを読む
Improving the Convergence Rates of Forward Gradient Descent with Repeated Sampling
要約 前方勾配降下法 (FGD) は、後方パスなしで計算できるため、生物学的に最 … 続きを読む
The ODE Method for Asymptotic Statistics in Stochastic Approximation and Reinforcement Learning
要約 この論文は $d$ 次元の確率的近似再帰 $$ \theta_{n+1}= … 続きを読む
The ODE Method for Asymptotic Statistics in Stochastic Approximation and Reinforcement Learning
要約 この論文は、確率的近似再帰 \[ \theta_{n+1}= \theta … 続きを読む
Convergence of stochastic gradient descent schemes for Lojasiewicz-landscapes
要約 この記事では、基礎となる状況に関する弱い仮定の下で、運動量確率的勾配降下法 … 続きを読む
Convergence Rates for Stochastic Approximation: Biased Noise with Unbounded Variance, and Applications
要約 1951 年に Robbins と Monro によって導入された確率的近 … 続きを読む