90C26」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 Fisher-Rao gradient flow for entropy-regularised Markov decision processes in Polish spaces

要約 我々は、ポーランドの状態と行動空間を用いた無限地平線エントロピー正則化マル … 続きを読む

カテゴリー: 60B05, 90C26, 90C40, 90C53, 93E20, cs.LG, math.OC, math.PR | A Fisher-Rao gradient flow for entropy-regularised Markov decision processes in Polish spaces はコメントを受け付けていません

Review of Parameter Tuning Methods for Nature-Inspired Algorithms

要約 ほとんどすべての最適化アルゴリズムにはアルゴリズムに依存するパラメーターが … 続きを読む

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Almost-sure convergence of iterates and multipliers in stochastic sequential quadratic optimization

要約 非線形等式制約を伴う連続最適化問題を解くための確率的逐次二次最適化 (SQ … 続きを読む

カテゴリー: 49M05, 49M37, 62L20, 65K05, 68W20, 90C26, 90C30, 90C55, cs.LG, math.OC | Almost-sure convergence of iterates and multipliers in stochastic sequential quadratic optimization はコメントを受け付けていません

Enhancing training of physics-informed neural networks using domain-decomposition based preconditioning strategies

要約 私たちは、物理情報に基づいたニューラル ネットワーク (PINN) のトレ … 続きを読む

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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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A Stochastic Proximal Polyak Step Size

要約 タイトル:確率的近接ポリャクステップサイズ 要約: – 最近、 … 続きを読む

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Convergence Rates of Training Deep Neural Networks via Alternating Minimization Methods

要約 タイトル:交互最小化法によるディープニューラルネットワークのトレーニングの … 続きを読む

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Optimization of Cartesian Tasks with Configuration Selection

要約 産業用ロボット アプリケーションの設計における基本的なタスクは、ロボットと … 続きを読む

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Multilevel Objective-Function-Free Optimization with an Application to Neural Networks Training

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