90C15」カテゴリーアーカイブ

Taming Nonconvex Stochastic Mirror Descent with General Bregman Divergence

要約 このペーパーでは、現代の非凸最適化設定における確率的ミラー降下法 (SMD … 続きを読む

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Stochastic Approximation with Decision-Dependent Distributions: Asymptotic Normality and Optimality

要約 決定依存の問題に対する確率的近似アルゴリズムを分析します。このアルゴリズム … 続きを読む

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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

カテゴリー: 90C06, 90C15, 90C26, 90C30, cs.LG, math.OC | High Probability Guarantees for Random Reshuffling はコメントを受け付けていません

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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