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A stochastic first-order method with multi-extrapolated momentum for highly smooth unconstrained optimization
要約 この論文では、目的関数が高次の滑らかさを示す制約のない確率的最適化問題を検 … 続きを読む
Black-Box Uniform Stability for Non-Euclidean Empirical Risk Minimization
要約 $p$-norm、$p \geq 1$ に関して凸で滑らかな経験的リスク最 … 続きを読む
Stochastic interior-point methods for smooth conic optimization with applications
要約 円錐最適化は、多くの機械学習 (ML) 問題において重要な役割を果たします … 続きを読む
Sampling Strategies in Bayesian Inversion: A Study of RTO and Langevin Methods
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
A Unified Framework to Enforce, Discover, and Promote Symmetry in Machine Learning
要約 対称性は自然界全体に存在し、物理学と機械学習においてますます中心的な役割を … 続きを読む
Vertex Exchange Method for a Class of Quadratic Programming Problems
要約 一般化されたシンプレックス制約に従う強凸2次プログラムを解くための頂点交換 … 続きを読む
Sampling Strategies in Bayesian Inversion: A Study of RTO and Langevin Methods
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
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Metric Entropy-Free Sample Complexity Bounds for Sample Average Approximation in Convex Stochastic Programming
要約 この論文では、凸または強凸の確率計画法問題を解く際のサンプル平均近似 (S … 続きを読む
Fast Computation of Superquantile-Constrained Optimization Through Implicit Scenario Reduction
要約 スーパークォンタイルは、統計学習や意思決定の問題における公平性や分布の変化 … 続きを読む