「68Q25」カテゴリーアーカイブ

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

Curvature-Aware Derivative-Free Optimization

投稿日: 2023年4月13日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】カーブチュアアウェアな非微分最適化 【要約】 – … 続きを読む →

カテゴリー: 49M15, 65K05, 68Q25, 90C56, cs.LG, math.OC | Curvature-Aware Derivative-Free Optimization 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

Restarts subject to approximate sharpness: A parameter-free and optimal scheme for first-order methods

投稿日: 2023年1月9日 作成者: jarxiv

要約 シャープネスとは、連続最適化におけるほぼ一般的な仮定で、目的関数の準最適化 … 続きを読む →

カテゴリー: 65B99, 65K0, 68Q25, 90C25, 90C60, cs.CV, cs.LG, cs.NA, math.NA, math.OC | Restarts subject to approximate sharpness: A parameter-free and optimal scheme for first-order methods はコメントを受け付けていません