「65K10」カテゴリーアーカイブ

Outlier-aware Tensor Robust Principal Component Analysis with Self-guided Data Augmentation

投稿日: 2025年4月28日 作成者: jarxiv

要約 テンソル堅牢な主成分分析（TRPCA）は、多次元データを低ランクのテンソル … 続きを読む →

カテゴリー: 15A69, 65K10, cs.CV, cs.LG, cs.NA, G.1.6, math.NA | Outlier-aware Tensor Robust Principal Component Analysis with Self-guided Data Augmentation はコメントを受け付けていません

MirrorCBO: A consensus-based optimization method in the spirit of mirror descent

投稿日: 2025年1月22日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、ミラー降下法が勾配降下法を一般化するのと同じ方法で標準 CB … 続きを読む →

カテゴリー: 35B40, 35Q84, 35Q89, 35Q90, 65K10, 90C26, 90C56, cs.LG, math.OC | MirrorCBO: A consensus-based optimization method in the spirit of mirror descent はコメントを受け付けていません

Analysis and Synthesis Denoisers for Forward-Backward Plug-and-Play Algorithms

投稿日: 2024年11月21日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、プラグ アンド プレイ (PnP) 方式で、近接演算子を部分 … 続きを読む →

カテゴリー: 65K10, 68T07, 68U10, 90C59, 94A08, cs.CV, eess.IV, eess.SP, math.OC | Analysis and Synthesis Denoisers for Forward-Backward Plug-and-Play Algorithms はコメントを受け付けていません

Sampling Strategies in Bayesian Inversion: A Study of RTO and Langevin Methods

投稿日: 2024年11月6日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、逆問題を解くための 2 つのクラスのサンプリング手法、つまり … 続きを読む →

カテゴリー: 62C10, 62F15, 65C05, 65D18, 65K05, 65K10, 68Q25, 68U10, 90C25, cs.CV, eess.IV, math.ST, stat.TH | Sampling Strategies in Bayesian Inversion: A Study of RTO and Langevin Methods はコメントを受け付けていません

MPPI-IPDDP: Hybrid Method of Collision-Free Smooth Trajectory Generation for Autonomous Robots

投稿日: 2024年10月31日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、自律移動ロボットの衝突のない滑らかな軌道を生成するように設計 … 続きを読む →

カテゴリー: 49M05, 49M37, 65K10, 90C51, 90C55, cs.RO, cs.SY, eess.SY, math.OC | MPPI-IPDDP: Hybrid Method of Collision-Free Smooth Trajectory Generation for Autonomous Robots はコメントを受け付けていません

A lifted Bregman strategy for training unfolded proximal neural network Gaussian denoisers

投稿日: 2024年8月19日 作成者: jarxiv

要約 展開された近接ニューラル ネットワーク (PNN) は、深層学習と近接最適 … 続きを読む →

カテゴリー: 65K10, 68T01, cs.CV, math.OC | A lifted Bregman strategy for training unfolded proximal neural network Gaussian denoisers はコメントを受け付けていません

Nonparametric Linear Feature Learning in Regression Through Regularisation

投稿日: 2024年8月8日 作成者: jarxiv

要約 表現学習は、特にノンパラメトリック手法では困難が多い高次元データのコンテキ … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 62G08, 65K10, cs.AI, cs.LG, I.2.6, math.ST, stat.ME, stat.TH | Nonparametric Linear Feature Learning in Regression Through Regularisation はコメントを受け付けていません

ALMA: a mathematics-driven approach for determining tuning parameters in generalized LASSO problems, with applications to MRI

投稿日: 2024年6月28日 作成者: jarxiv

要約 磁気共鳴画像法 (MRI) は、内部構造の非侵襲的な生体内視覚化に使用され … 続きを読む →

カテゴリー: 62J07, 65K10, 92C55, cs.CV, eess.IV, eess.SP, I.4.2, physics.med-ph | ALMA: a mathematics-driven approach for determining tuning parameters in generalized LASSO problems, with applications to MRI はコメントを受け付けていません

Sampling Strategies in Bayesian Inversion: A Study of RTO and Langevin Methods

投稿日: 2024年6月26日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、逆問題を解くための 2 つのクラスのサンプリング手法、つまり … 続きを読む →

カテゴリー: 62C10, 62F15, 65C05, 65D18, 65K05, 65K10, 68Q25, 68U10, 90C25, cs.CV, eess.IV, math.ST, stat.TH | Sampling Strategies in Bayesian Inversion: A Study of RTO and Langevin Methods はコメントを受け付けていません

Sampling Strategies in Bayesian Inversion: A Study of RTO and Langevin Methods

投稿日: 2024年6月25日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、逆問題を解くための 2 つのクラスのサンプリング手法、つまり … 続きを読む →

カテゴリー: 62C10, 62F15, 65C05, 65D18, 65K05, 65K10, 68Q25, 68U10, 90C25, cs.CV, eess.IV, math.ST, stat.TH | Sampling Strategies in Bayesian Inversion: A Study of RTO and Langevin Methods はコメントを受け付けていません