שמור ב:
| Main Authors: | Yang, Zhuoran, Zhang, Yufeng, Chen, Yongxin, Wang, Zhaoran |
|---|---|
| פורמט: | Preprint |
| יצא לאור: |
2020
|
| נושאים: | |
| 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)
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)
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)
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)
מאת: Ruan, Feng
יצא לאור: (2024)
Trajectory-Restricted Optimization Conditions and Geometry-Aware Linear Convergence
מאת: Chaudhry, Faris, et al.
יצא לאור: (2026)
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)
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)
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)
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)
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)
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)
מאת: Guo, Zijian, et al.
יצא לאור: (2025)
Provably Efficient Exploration in Policy Optimization
מאת: Cai, Qi, et al.
יצא לאור: (2019)
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)
מאת: Liang, Tengyuan
יצא לאור: (2022)
Error Analysis of Triangular Optimal Transport Maps for Filtering
מאת: Al-Jarrah, Mohammad, et al.
יצא לאור: (2025)
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)
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)
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)
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)
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)
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)
מאת: Cai, Qi, et al.
יצא לאור: (2022)
A Theory of Feature Learning in Kernel Models
מאת: Chen, Yunlu, et al.
יצא לאור: (2023)
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)
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)
מאת: Bravo, Mario, et al.
יצא לאור: (2025)
Stochastic Optimization with Optimal Importance Sampling
מאת: Aolaritei, Liviu, et al.
יצא לאור: (2025)
מאת: Aolaritei, Liviu, et al.
יצא לאור: (2025)
Federated Optimization of Smooth Loss Functions
מאת: Jadbabaie, Ali, et al.
יצא לאור: (2022)
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)
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)
מאת: Arnese, Manuel, et al.
יצא לאור: (2024)
Certified Multi-Fidelity Zeroth-Order Optimization
מאת: de Montbrun, Étienne, et al.
יצא לאור: (2023)
מאת: de Montbrun, Étienne, et al.
יצא לאור: (2023)
Robust Assortment Optimization from Observational Data
מאת: Lu, Miao, et al.
יצא לאור: (2026)
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)
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)
מאת: Zhang, Zhiheng, et al.
יצא לאור: (2024)
Statistical and Algorithmic Foundations of Reinforcement Learning
מאת: Chi, Yuejie, et al.
יצא לאור: (2025)
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)
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)
מאת: Chang, Jinyuan, et al.
יצא לאור: (2026)
Causal Invariance Learning via Efficient Nonconvex Optimization
מאת: Wang, Zhenyu, et al.
יצא לאור: (2024)
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)
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)
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)
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)
מאת: Luo, Yuetian, et al.
יצא לאור: (2022)
Distributionally Robust Instrumental Variables Estimation
מאת: Qu, Zhaonan, et al.
יצא לאור: (2024)
מאת: Qu, Zhaonan, et al.
יצא לאור: (2024)
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)