Salvato in:
| Autore principale: | Theodosopoulos, Ted |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2004
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/math/0406095 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Spectrally Constrained Optimization
di: Garner, Casey, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Garner, Casey, et al.
Pubblicazione: (2023)
General Constrained Matrix Optimization
di: Garner, Casey, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Garner, Casey, et al.
Pubblicazione: (2024)
An accelerated randomized Bregman-Kaczmarz method for strongly convex linearly constraint optimization
di: Tondji, Lionel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tondji, Lionel, et al.
Pubblicazione: (2025)
RA-DCA: A Randomized Active-Set DCA for Directional Stationarity in Max-Structured DC Programs
di: Niu, Yi-Shuai
Pubblicazione: (2026)
di: Niu, Yi-Shuai
Pubblicazione: (2026)
Beyond Expectation: Concentration Inequalities for Randomized Iterative Methods
di: Anderson, Toby, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Anderson, Toby, et al.
Pubblicazione: (2025)
Losing momentum in continuous-time stochastic optimisation
di: Jin, Kexin, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Jin, Kexin, et al.
Pubblicazione: (2022)
On the boundedness of the sequence generated by minibatch stochastic gradient descent
di: Bauschke, Heinz H., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bauschke, Heinz H., et al.
Pubblicazione: (2025)
Primal-Dual Coordinate Descent for Nonconvex-Nonconcave Saddle Point Problems Under the Weak MVI Assumption
di: Walwil, Iyad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Walwil, Iyad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep neural networks can provably solve Bellman equations for Markov decision processes without the curse of dimensionality
di: Jentzen, Arnulf, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jentzen, Arnulf, et al.
Pubblicazione: (2025)
Globally Optimal Solutions to a Class of Fractional Optimization Problems Based on Proximal Gradient Algorithm
di: Lin, Yizun, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lin, Yizun, et al.
Pubblicazione: (2023)
Delayed Feedback in Online Non-Convex Optimization: A Non-Stationary Approach with Applications
di: Lara, Felipe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lara, Felipe, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the fast convergence of minibatch heavy ball momentum
di: Bollapragada, Raghu, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Bollapragada, Raghu, et al.
Pubblicazione: (2022)
Cutting Some Slack for SGD with Adaptive Polyak Stepsizes
di: Gower, Robert M., et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Gower, Robert M., et al.
Pubblicazione: (2022)
Global Optimization with A Power-Transformed Objective and Gaussian Smoothing
di: Xu, Chen
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Chen
Pubblicazione: (2024)
Stochastic trace estimation for parameter-dependent matrices applied to spectral density approximation
di: Matti, Fabio, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Matti, Fabio, et al.
Pubblicazione: (2025)
Connections between convex optimization algorithms and subspace correction methods
di: Jiang, Boou, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiang, Boou, et al.
Pubblicazione: (2025)
Stochastic Control Methods for Optimization
di: Qiu, Jinniao
Pubblicazione: (2026)
di: Qiu, Jinniao
Pubblicazione: (2026)
Swarm-based optimization with jumps: a kinetic BGK framework and convergence analysis
di: Borghi, Giacomo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Borghi, Giacomo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fast operator learning for mapping correlations
di: Khoo, Yuehaw, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Khoo, Yuehaw, et al.
Pubblicazione: (2025)
Convergence of iterates and improved rates for accelerated augmented Lagrangian methods for linearly constrained convex optimization
di: He, Xin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: He, Xin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Acceleration and restart for the randomized Bregman-Kaczmarz method
di: Tondji, Lionel, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Tondji, Lionel, et al.
Pubblicazione: (2023)
Generalization of Zeroth-Order Method for Quotients of Quadratic Functions
di: Bresch, Jonas
Pubblicazione: (2026)
di: Bresch, Jonas
Pubblicazione: (2026)
Two-level overlapping additive Schwarz preconditioner for training scientific machine learning applications
di: Lee, Youngkyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lee, Youngkyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing training of physics-informed neural networks using domain-decomposition based preconditioning strategies
di: Kopaničáková, Alena, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kopaničáková, Alena, et al.
Pubblicazione: (2023)
Federated Learning with Convex Global and Local Constraints
di: He, Chuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: He, Chuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Dimension-free estimators of gradients of functions with(out) non-independent variables
di: Lamboni, Matieyendou
Pubblicazione: (2025)
di: Lamboni, Matieyendou
Pubblicazione: (2025)
A New Linear Programming Approach and a New Backtracking Strategy for Multiple-Gradient Descent in Multi-Objective Optimization
di: Della Santa, Francesco
Pubblicazione: (2024)
di: Della Santa, Francesco
Pubblicazione: (2024)
Nature-Inspired Algorithms in Optimization: Introduction, Hybridization and Insights
di: Yang, Xin-She
Pubblicazione: (2023)
di: Yang, Xin-She
Pubblicazione: (2023)
Power Homotopy for Zeroth-Order Non-Convex Optimizations
di: Xu, Chen
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Chen
Pubblicazione: (2025)
A Continuous Energy Ising Machine Leveraging Difference-of-Convex Programming
di: Banerjee, Debraj, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Banerjee, Debraj, et al.
Pubblicazione: (2025)
NOVAK: Unified adaptive optimizer for deep neural networks
di: Kavun, Sergii
Pubblicazione: (2026)
di: Kavun, Sergii
Pubblicazione: (2026)
Moments, Time-Inversion and Source Identification for the Heat Equation
di: Liu, Kang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Kang, et al.
Pubblicazione: (2025)
MoMo: Momentum Models for Adaptive Learning Rates
di: Schaipp, Fabian, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Schaipp, Fabian, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Representation Optimization Dichotomy, Lie-Algebraic Policy Optimization
di: KC, Sooraj, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: KC, Sooraj, et al.
Pubblicazione: (2026)
An NEPv Approach for Feature Selection via Orthogonal OCCA with the (2,1)-norm Regularization
di: Wang, Li, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Li, et al.
Pubblicazione: (2025)
Distributed Computing for Huge-Scale Aggregative Convex Programming
di: Tao, Luoyi
Pubblicazione: (2026)
di: Tao, Luoyi
Pubblicazione: (2026)
On the Global Convergence of Particle Swarm Optimization Methods
di: Huang, Hui, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Huang, Hui, et al.
Pubblicazione: (2022)
SUDA-Muon: Structural Design Principles and Boundaries for Fully Decentralized Muon
di: Zhang, Hengrui, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Hengrui, et al.
Pubblicazione: (2026)
Tight Error Bounds for the Sign-Constrained Stiefel Manifold
di: Chen, Xiaojun, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Chen, Xiaojun, et al.
Pubblicazione: (2022)
Grassmannian optimization is NP-hard
di: Lai, Zehua, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lai, Zehua, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Spectrally Constrained Optimization
di: Garner, Casey, et al.
Pubblicazione: (2023) -
General Constrained Matrix Optimization
di: Garner, Casey, et al.
Pubblicazione: (2024) -
An accelerated randomized Bregman-Kaczmarz method for strongly convex linearly constraint optimization
di: Tondji, Lionel, et al.
Pubblicazione: (2025) -
RA-DCA: A Randomized Active-Set DCA for Directional Stationarity in Max-Structured DC Programs
di: Niu, Yi-Shuai
Pubblicazione: (2026) -
Beyond Expectation: Concentration Inequalities for Randomized Iterative Methods
di: Anderson, Toby, et al.
Pubblicazione: (2025)