「68Q25」カテゴリーアーカイブ

The rate of convergence of Bregman proximal methods: Local geometry vs. regularity vs. sharpness

投稿日: 2024年12月13日 作成者: jarxiv

要約 我々は、ミラー降下からミラープロキシおよびその楽観的な変形に至るブレグマン … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 68Q25, 68Q32, 90C33, cs.LG, math.OC | コメントする

Brain-inspired Action Generation with Spiking Transformer Diffusion Policy Model

投稿日: 2024年11月18日 作成者: jarxiv

要約 スパイキング ニューラル ネットワーク (SNN) には、スパイキング シ … 続きを読む →

カテゴリー: 68Q25, cs.RO, I.2.9 | Brain-inspired Action Generation with Spiking Transformer Diffusion Policy Model 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

A Newton-CG based barrier-augmented Lagrangian method for general nonconvex conic optimization

投稿日: 2024年9月2日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、非線形等式制約と凸円錐制約の対象となる 2 回微分可能関数を … 続きを読む →

カテゴリー: 49M05, 49M15, 68Q25, 90C26, 90C30, 90C60, cs.LG, cs.NA, math.NA, math.OC, stat.ML | A Newton-CG based barrier-augmented Lagrangian method for general nonconvex conic optimization 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

Entropy annealing for policy mirror descent in continuous time and space

投稿日: 2024年5月31日 作成者: jarxiv

要約 エントロピー正則化は、最適化ランドスケープを正則化し、収束を加速するために … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 35J61, 49M29, 60H30, 68Q25, cs.LG, math.OC, math.PR | Entropy annealing for policy mirror descent in continuous time and space はコメントを受け付けていません

Optimal Deep Neural Network Approximation for Korobov Functions with respect to Sobolev Norms

投稿日: 2023年11月9日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、コロボフ関数に適用した場合のディープ ニューラル ネットワー … 続きを読む →

カテゴリー: 41A25, 41A46, 65D07, 68Q25, cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | Optimal Deep Neural Network Approximation for Korobov Functions with respect to Sobolev Norms 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

Reliable AI: Does the Next Generation Require Quantum Computing?

投稿日: 2023年7月7日 作成者: jarxiv

要約 この調査では、次世代の人工知能に量子コンピューティングが必要かどうかという … 続きを読む →

カテゴリー: 15A29, 35J05, 46N10, 68Q04, 68Q12, 68Q17, 68Q25, cs.AI, quant-ph | Reliable AI: Does the Next Generation Require Quantum Computing? はコメントを受け付けていません