「math.OC」カテゴリーアーカイブ

Existence and Estimation of Critical Batch Size for Training Generative Adversarial Networks with Two Time-Scale Update Rule

投稿日: 2023年5月4日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：二つの時間尺度更新ルールを使った生成的対抗ネットワークのトレーニ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.OC | Existence and Estimation of Critical Batch Size for Training Generative Adversarial Networks with Two Time-Scale Update Rule はコメントを受け付けていません

Projection-Free Online Convex Optimization with Stochastic Constraints

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：確率的制約を持つ射影フリーオンライン凸最適化 要約： &#821 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.OC | Projection-Free Online Convex Optimization with Stochastic Constraints はコメントを受け付けていません

Random Function Descent

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：Random Function Descent 要約： &#82 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.OC, stat.ML | Random Function Descent はコメントを受け付けていません

LogSpecT: Feasible Graph Learning Model from Stationary Signals with Recovery Guarantees

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：静止信号からのグラフ学習に関する復旧保証を備えた可能なグラフ学習 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, eess.SP, math.OC, stat.ML | LogSpecT: Feasible Graph Learning Model from Stationary Signals with Recovery Guarantees はコメントを受け付けていません

Existence and Estimation of Critical Batch Size for Training Generative Adversarial Networks with Two Time-Scale Update Rule

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：Two Time-Scale Update Ruleを使用したG … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.OC | Existence and Estimation of Critical Batch Size for Training Generative Adversarial Networks with Two Time-Scale Update Rule はコメントを受け付けていません

Non-asymptotic estimates for TUSLA algorithm for non-convex learning with applications to neural networks with ReLU activation function

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：ReLU活性化関数を持つニューラルネットワークに応用した非凸学習 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, math.OC, math.PR, stat.ML | Non-asymptotic estimates for TUSLA algorithm for non-convex learning with applications to neural networks with ReLU activation function はコメントを受け付けていません

Revisiting Gradient Clipping: Stochastic bias and tight convergence guarantees

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：Gradient Clippingの見直し：確率的バイアスと収束 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DC, cs.LG, math.OC, stat.ML | Revisiting Gradient Clipping: Stochastic bias and tight convergence guarantees はコメントを受け付けていません

Autoregressive models for biomedical signal processing

投稿日: 2023年5月2日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：バイオメディカルシグナル処理のための自己回帰モデル 要約： &# … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, eess.SP, math.OC, q-bio.QM | Autoregressive models for biomedical signal processing はコメントを受け付けていません

Best Principal Submatrix Selection for the Maximum Entropy Sampling Problem: Scalable Algorithms and Performance Guarantees

投稿日: 2023年5月2日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：最大エントロピーサンプリング問題の最良主要部分行列選択：スケーラ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.OC, stat.ML | Best Principal Submatrix Selection for the Maximum Entropy Sampling Problem: Scalable Algorithms and Performance Guarantees はコメントを受け付けていません

Local Search for Integer Linear Programming

投稿日: 2023年5月2日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：整数線形計画のためのローカルサーチ 要約： – 整数 … 続きを読む →

カテゴリー: 90C06, 90C10, cs.AI, I.2.8, math.OC | Local Search for Integer Linear Programming はコメントを受け付けていません