:: Library Catalog

תמונות העטיפה

שמור ב:

מידע ביבליוגרפי
Main Authors:	Yang, Zhuoran, Zhang, Yufeng, Chen, Yongxin, Wang, Zhaoran
פורמט:	Preprint
יצא לאור:	2020
נושאים:	Machine Learning Optimization and Control Statistics Theory
גישה מקוונת:	https://arxiv.org/abs/2012.11554
תגים:	הוספת תג אין תגיות, היה/י הראשונ/ה לתייג את הרשומה!

פריטים דומים

Can Temporal-Difference and Q-Learning Learn Representation? A Mean-Field Theory
מאת: Zhang, Yufeng, et al.
יצא לאור: (2020)

Training Dynamics of Multi-Head Softmax Attention for In-Context Learning: Emergence, Convergence, and Optimality
מאת: Chen, Siyu, et al.
יצא לאור: (2024)

A Mean-Field Analysis of Neural Stochastic Gradient Descent-Ascent for Functional Minimax Optimization
מאת: Zhu, Yuchen, et al.
יצא לאור: (2024)

On the Uniform Convergence of Subdifferentials in Stochastic Optimization and Learning
מאת: Ruan, Feng
יצא לאור: (2024)

Trajectory-Restricted Optimization Conditions and Geometry-Aware Linear Convergence
מאת: Chaudhry, Faris, et al.
יצא לאור: (2026)

A New Perspective On Denoising Based On Optimal Transport
מאת: Trillos, Nicolas Garcia, et al.
יצא לאור: (2023)

Double Duality: Variational Primal-Dual Policy Optimization for Constrained Reinforcement Learning
מאת: Li, Zihao, et al.
יצא לאור: (2024)

Wasserstein Flow Meets Replicator Dynamics: A Mean-Field Analysis of Representation Learning in Actor-Critic
מאת: Zhang, Yufeng, et al.
יצא לאור: (2021)

Convergence rate of random scan Coordinate Ascent Variational Inference under log-concavity
מאת: Lavenant, Hugo, et al.
יצא לאור: (2024)

A Novel Framework for Policy Mirror Descent with General Parameterization and Linear Convergence
מאת: Alfano, Carlo, et al.
יצא לאור: (2023)

Statistical Analysis of Conditional Group Distributionally Robust Optimization with Cross-Entropy Loss
מאת: Guo, Zijian, et al.
יצא לאור: (2025)

Provably Efficient Exploration in Policy Optimization
מאת: Cai, Qi, et al.
יצא לאור: (2019)

Blessings and Curses of Covariate Shifts: Adversarial Learning Dynamics, Directional Convergence, and Equilibria
מאת: Liang, Tengyuan
יצא לאור: (2022)

Error Analysis of Triangular Optimal Transport Maps for Filtering
מאת: Al-Jarrah, Mohammad, et al.
יצא לאור: (2025)

Convergence of flow-based generative models via proximal gradient descent in Wasserstein space
מאת: Cheng, Xiuyuan, et al.
יצא לאור: (2023)

Decentralized Sparse Linear Regression via Gradient-Tracking: Linear Convergence and Statistical Guarantees
מאת: Maros, Marie, et al.
יצא לאור: (2022)

An Improved Analysis of Langevin Algorithms with Prior Diffusion for Non-Log-Concave Sampling
מאת: Huang, Xunpeng, et al.
יצא לאור: (2024)

High-probability Convergence Bounds for Nonlinear Stochastic Gradient Descent Under Heavy-tailed Noise
מאת: Armacki, Aleksandar, et al.
יצא לאור: (2023)

Denoising Diffusions with Optimal Transport: Localization, Curvature, and Multi-Scale Complexity
מאת: Liang, Tengyuan, et al.
יצא לאור: (2024)

Reinforcement Learning from Partial Observation: Linear Function Approximation with Provable Sample Efficiency
מאת: Cai, Qi, et al.
יצא לאור: (2022)

A Theory of Feature Learning in Kernel Models
מאת: Chen, Yunlu, et al.
יצא לאור: (2023)

Algorithms for mean-field variational inference via polyhedral optimization in the Wasserstein space
מאת: Jiang, Yiheng, et al.
יצא לאור: (2023)

Mixing Times and Privacy Analysis for the Projected Langevin Algorithm under a Modulus of Continuity
מאת: Bravo, Mario, et al.
יצא לאור: (2025)

Stochastic Optimization with Optimal Importance Sampling
מאת: Aolaritei, Liviu, et al.
יצא לאור: (2025)

Federated Optimization of Smooth Loss Functions
מאת: Jadbabaie, Ali, et al.
יצא לאור: (2022)

The High Line: Exact Risk and Learning Rate Curves of Stochastic Adaptive Learning Rate Algorithms
מאת: Collins-Woodfin, Elizabeth, et al.
יצא לאור: (2024)

Convergence of coordinate ascent variational inference for log-concave measures via optimal transport
מאת: Arnese, Manuel, et al.
יצא לאור: (2024)

Certified Multi-Fidelity Zeroth-Order Optimization
מאת: de Montbrun, Étienne, et al.
יצא לאור: (2023)

Robust Assortment Optimization from Observational Data
מאת: Lu, Miao, et al.
יצא לאור: (2026)

Beyond Maximum Likelihood: Variational Inequality Estimation for Generalized Linear Models
מאת: Zhu, Linglingzhi, et al.
יצא לאור: (2025)

Online Experimental Design With Estimation-Regret Trade-off Under Network Interference
מאת: Zhang, Zhiheng, et al.
יצא לאור: (2024)

Statistical and Algorithmic Foundations of Reinforcement Learning
מאת: Chi, Yuejie, et al.
יצא לאור: (2025)

Online Inference of Constrained Optimization: Primal-Dual Optimality and Sequential Quadratic Programming
מאת: Gao, Yihang, et al.
יצא לאור: (2025)

Inference-Time Alignment for Diffusion Models via Variationally Stable Doob's Matching
מאת: Chang, Jinyuan, et al.
יצא לאור: (2026)

Causal Invariance Learning via Efficient Nonconvex Optimization
מאת: Wang, Zhenyu, et al.
יצא לאור: (2024)

The Collusion of Memory and Nonlinearity in Stochastic Approximation With Constant Stepsize
מאת: Huo, Dongyan, et al.
יצא לאור: (2024)

Markov Kernels, Distances and Optimal Control: A Parable of Linear Quadratic Non-Gaussian Distribution Steering
מאת: Teter, Alexis M. H., et al.
יצא לאור: (2025)

Efficient Online Learning in Interacting Particle Systems
מאת: Sharrock, Louis, et al.
יצא לאור: (2026)

Tensor-on-Tensor Regression: Riemannian Optimization, Over-parameterization, Statistical-computational Gap, and Their Interplay
מאת: Luo, Yuetian, et al.
יצא לאור: (2022)

Distributionally Robust Instrumental Variables Estimation
מאת: Qu, Zhaonan, et al.
יצא לאור: (2024)