「65Y20」カテゴリーアーカイブ

Analysis of an Idealized Stochastic Polyak Method and its Application to Black-Box Model Distillation

投稿日: 2025年4月3日 作成者: jarxiv

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 →

カテゴリー: 15B52, 62L20, 65Y20, 68W20, 68W40, 74S60, 90C06, 90C53, cs.LG, G.1.6 | Analysis of an Idealized Stochastic Polyak Method and its Application to Black-Box Model Distillation はコメントを受け付けていません

$ε$-Policy Gradient for Online Pricing

投稿日: 2024年5月7日 作成者: jarxiv

要約 本稿では、モデルベースとモデルフリーの強化学習アプローチを組み合わせて、オ … 続きを読む →

カテゴリー: 62J12, 65Y20, 68Q32, cs.LG, math.OC, q-fin.ST, stat.ML | $ε$-Policy Gradient for Online Pricing はコメントを受け付けていません

A Note on Randomized Kaczmarz Algorithm for Solving Doubly-Noisy Linear Systems

投稿日: 2023年9月1日 作成者: jarxiv

要約 大規模な線形システム $Ax=b$ は実際に頻繁に発生し、効果的な反復ソル … 続きを読む →

カテゴリー: 15A06, 15A09, 15A10, 15A18, 65F10, 65Y20, 68Q25, 68W20, 68W40, cs.LG, cs.NA, math.NA, math.OC | A Note on Randomized Kaczmarz Algorithm for Solving Doubly-Noisy Linear Systems はコメントを受け付けていません

MoMo: Momentum Models for Adaptive Learning Rates

投稿日: 2023年5月15日 作成者: jarxiv

要約 我々は、どのような運動量法でも使用できる新しい適応的な学習率を提示する。こ … 続きを読む →

カテゴリー: 15B52, 62L20, 65Y20, 68W20, 68W40, 74S60, 90C06, 90C53, cs.LG, G.1.6, math.OC | MoMo: Momentum Models for Adaptive Learning Rates はコメントを受け付けていません

Multilevel Objective-Function-Free Optimization with an Application to Neural Networks Training

投稿日: 2023年2月15日 作成者: jarxiv

要約 目的関数の評価を必要としない、制約のない非線形最適化のためのマルチレベル … 続きを読む →

カテゴリー: 49K20, 65M55, 65Y20, 68Q25, 68T05, 90C26, 90C30, cs.AI, cs.CC, F.2.1; G.1.8; I.2.5, math.OC | Multilevel Objective-Function-Free Optimization with an Application to Neural Networks Training はコメントを受け付けていません