「math.NA」カテゴリーアーカイブ

From $O(\sqrt{n})$ to $O(\log(n))$ in Quadratic Programming

投稿日: 2023年7月20日 作成者: jarxiv

要約 数値最適化理論には数十年にわたって「暗雲」が漂っています。つまり、最適化ア … 続きを読む →

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DiTTO: Diffusion-inspired Temporal Transformer Operator

投稿日: 2023年7月19日 作成者: jarxiv

要約 データ駆動型アプローチを使用して偏微分方程式 (PDE) を解くことは、ま … 続きを読む →

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Convergent regularization in inverse problems and linear plug-and-play denoisers

投稿日: 2023年7月19日 作成者: jarxiv

要約 プラグ アンド プレイ (PnP) ノイズ除去は、既製の画像デノイザーを使 … 続きを読む →

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Provably Faster Gradient Descent via Long Steps

投稿日: 2023年7月18日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、コンピューター支援分析技術を使用して、勾配降下法でより高速な … 続きを読む →

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Inverse Evolution Layers: Physics-informed Regularizers for Deep Neural Networks

投稿日: 2023年7月17日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、新しいタイプの正則化を通じて偏微分方程式 (PDE) ベース … 続きを読む →

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Provably Faster Gradient Descent via Long Steps

投稿日: 2023年7月14日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、コンピューター支援分析技術を使用して、勾配降下法でより高速な … 続きを読む →

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Provably Faster Gradient Descent via Long Steps

投稿日: 2023年7月13日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、コンピューター支援分析技術を使用して、勾配降下法でより高速な … 続きを読む →

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Solving PDEs with Unmeasurable Source Terms Using Coupled Physics-Informed Neural Network with Recurrent Prediction for Soft Sensors

投稿日: 2023年7月12日 作成者: jarxiv

要約 偏微分方程式 (PDE) は、時空間依存性のある工業プロセスにおけるソフト … 続きを読む →

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Successive Affine Learning for Deep Neural Networks

投稿日: 2023年7月12日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) を構築するた … 続きを読む →

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Self-Supervised Learning with Lie Symmetries for Partial Differential Equations

投稿日: 2023年7月12日 作成者: jarxiv

要約 微分方程式の機械学習は、数値ソルバーに代わる計算効率の高い方法への道を開き … 続きを読む →

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