90C15」カテゴリーアーカイブ

High Probability Guarantees for Random Reshuffling

要約 滑らかな非凸最適化問題に取り組むために、ランダムな再シャッフルを伴う確率的 … 続きを読む

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A Stability Principle for Learning under Non-Stationarity

要約 私たちは、非定常環境における統計学習のための多用途のフレームワークを開発し … 続きを読む

カテゴリー: 68T05, 90C15, cs.AI, cs.LG, math.OC, stat.ML | A Stability Principle for Learning under Non-Stationarity はコメントを受け付けていません

Discriminative Bayesian filtering lends momentum to the stochastic Newton method for minimizing log-convex functions

要約 対数凸関数のセットの平均を最小化するために、確率的ニュートン法では、完全な … 続きを読む

カテゴリー: 49M15, 62M20, 90C15, 90C25, cs.LG, math.OC, stat.ML | Discriminative Bayesian filtering lends momentum to the stochastic Newton method for minimizing log-convex functions はコメントを受け付けていません

Efficient Data-Driven Optimization with Noisy Data

要約 古典的なカルバック ライブラー距離またはエントロピー距離は、ノイズのないデ … 続きを読む

カテゴリー: 62C99, 90C15, cs.LG, math.OC, math.ST, stat.TH | Efficient Data-Driven Optimization with Noisy Data はコメントを受け付けていません

Convergence of a Normal Map-based Prox-SGD Method under the KL Inequality

要約 【タイトル】KL不等式下での正規マップベースのProx-SGD法の収束 【 … 続きを読む

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