math.OC」カテゴリーアーカイブ

Stable Phase Retrieval with Mirror Descent

要約 この論文では、加法性ノイズによって破損した m 個の位相のない測定値から … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.IT, math.IT, math.OC | Stable Phase Retrieval with Mirror Descent はコメントを受け付けていません

Scalarisation-based risk concepts for robust multi-objective optimisation

要約 ロバスト最適化は、不確実性が存在する場合に関数を最適化するための十分に確立 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC, stat.ML | Scalarisation-based risk concepts for robust multi-objective optimisation はコメントを受け付けていません

SMLP: Symbolic Machine Learning Prover (User Manual)

要約 SMLP: Symbolic Machine Learning Prove … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.LO, cs.SC, math.OC | SMLP: Symbolic Machine Learning Prover (User Manual) はコメントを受け付けていません

Optimizing Sensor Network Design for Multiple Coverage

要約 センサー配置の最適化方法は広範囲に研究されてきました。 これらは、既知の環 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.RO, math.OC | Optimizing Sensor Network Design for Multiple Coverage はコメントを受け付けていません

Parallel and Proximal Linear-Quadratic Methods for Real-Time Constrained Model-Predictive Control

要約 -モデル予測制御 (MPC) における最近の進歩は、大規模な問題を効率的か … 続きを読む

カテゴリー: cs.RO, math.OC | Parallel and Proximal Linear-Quadratic Methods for Real-Time Constrained Model-Predictive Control はコメントを受け付けていません

Gradient Estimation and Variance Reduction in Stochastic and Deterministic Models

要約 現在の時代では、コンピューター、計算、データが科学の研究と発見において果た … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.SY, eess.SY, math.OC | Gradient Estimation and Variance Reduction in Stochastic and Deterministic Models はコメントを受け付けていません

Stability and Performance Analysis of Discrete-Time ReLU Recurrent Neural Networks

要約 この論文は、ReLU 活性化関数を備えたリカレント ニューラル ネットワー … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.SY, eess.SY, math.OC | Stability and Performance Analysis of Discrete-Time ReLU Recurrent Neural Networks はコメントを受け付けていません

On Finding Small Hyper-Gradients in Bilevel Optimization: Hardness Results and Improved Analysis

要約 バイレベル最適化は、ハイパーパラメータ調整、ニューラル アーキテクチャ検索 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.OC | On Finding Small Hyper-Gradients in Bilevel Optimization: Hardness Results and Improved Analysis はコメントを受け付けていません

Properties of Discrete Sliced Wasserstein Losses

要約 スライス ワッサーシュタイン (SW) 距離は、確率尺度を比較するためのワ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC, math.PR, stat.ML | Properties of Discrete Sliced Wasserstein Losses はコメントを受け付けていません

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

カテゴリー: 90-04, 90-08, 90C06, 90C25, cs.LG, math.OC | Fast Computation of Superquantile-Constrained Optimization Through Implicit Scenario Reduction はコメントを受け付けていません