「math.NA」カテゴリーアーカイブ

A Variational Perspective on High-Resolution ODEs

投稿日: 2023年11月6日 作成者: jarxiv

要約 我々は、滑らかな凸関数の制約のない最小化を考える。高分解能のODEを研究す … 続きを読む →

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Monotone Generative Modeling via a Gromov-Monge Embedding

投稿日: 2023年11月3日 作成者: jarxiv

要約 Generative Adversarial Networks (GAN) … 続きを読む →

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Unexpected Improvements to Expected Improvement for Bayesian Optimization

投稿日: 2023年11月1日 作成者: jarxiv

要約 Expected Improvement (EI) はおそらくベイジアン最 … 続きを読む →

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Neural Fields with Hard Constraints of Arbitrary Differential Order

投稿日: 2023年10月31日 作成者: jarxiv

要約 ディープラーニング技術は、幅広い最適化問題を解決するために非常に普及してい … 続きを読む →

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Efficient Numerical Algorithm for Large-Scale Damped Natural Gradient Descent

投稿日: 2023年10月27日 作成者: jarxiv

要約 パラメータの数が利用可能なサンプルの数を大幅に超える大規模なシナリオで、減 … 続きを読む →

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A qualitative difference between gradient flows of convex functions in finite- and infinite-dimensional Hilbert spaces

投稿日: 2023年10月27日 作成者: jarxiv

要約 凸目的関数に対する勾配流/勾配降下とヘビーボール/加速勾配降下の最適化を考 … 続きを読む →

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SEEDS: Exponential SDE Solvers for Fast High-Quality Sampling from Diffusion Models

投稿日: 2023年10月27日 作成者: jarxiv

要約 拡散確率モデル (DPM) として知られる強力なクラスの生成モデルが注目を … 続きを読む →

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Demystifying the Myths and Legends of Nonconvex Convergence of SGD

投稿日: 2023年10月20日 作成者: jarxiv

要約 確率的勾配降下法 (SGD) とそのバリアントは、非凸目的関数を使用した大 … 続きを読む →

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Physical Information Neural Networks for Solving High-index Differential-algebraic Equation Systems Based on Radau Methods

投稿日: 2023年10月20日 作成者: jarxiv

要約 よく知られているように、動的な変化と根底にある制約を記述することができる微 … 続きを読む →

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On the latent dimension of deep autoencoders for reduced order modeling of PDEs parametrized by random fields

投稿日: 2023年10月19日 作成者: jarxiv

要約 深層学習は、偏微分方程式 (PDE) の次数低減モデル (ROM) の設計 … 続きを読む →

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