Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | van Dijk, Marten, Nguyen, Nhuong V., Nguyen, Toan N., Nguyen, Lam M., Nguyen, Phuong Ha |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2021
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | https://arxiv.org/abs/2102.09030 |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Adjusted Shuffling SARAH: Advancing Complexity Analysis via Dynamic Gradient Weighting
par: Nguyen, Duc Toan, et autres
Publié: (2025)
par: Nguyen, Duc Toan, et autres
Publié: (2025)
On the Convergence of DP-SGD with Adaptive Clipping
par: Shulgin, Egor, et autres
Publié: (2024)
par: Shulgin, Egor, et autres
Publié: (2024)
On Unbalanced Optimal Transport: Gradient Methods, Sparsity and Approximation Error
par: Nguyen, Quang Minh, et autres
Publié: (2022)
par: Nguyen, Quang Minh, et autres
Publié: (2022)
Fréchet Regression on the Bures-Wasserstein Manifold
par: Nguyen, Duc Toan, et autres
Publié: (2026)
par: Nguyen, Duc Toan, et autres
Publié: (2026)
Learning to Shuffle: Block Reshuffling and Reversal Schemes for Stochastic Optimization
par: Nguyen, Lam M., et autres
Publié: (2026)
par: Nguyen, Lam M., et autres
Publié: (2026)
Shuffling Momentum Gradient Algorithm for Convex Optimization
par: Tran, Trang H., et autres
Publié: (2024)
par: Tran, Trang H., et autres
Publié: (2024)
Fundamental Limitations of Favorable Privacy-Utility Guarantees for DP-SGD
par: Ertan, Murat Bilgehan, et autres
Publié: (2026)
par: Ertan, Murat Bilgehan, et autres
Publié: (2026)
Shuffling Gradient-Based Methods for Nonconvex-Concave Minimax Optimization
par: Tran-Dinh, Quoc, et autres
Publié: (2024)
par: Tran-Dinh, Quoc, et autres
Publié: (2024)
Distributional Surgery for Language Model Activations
par: Nguyen, Bao, et autres
Publié: (2025)
par: Nguyen, Bao, et autres
Publié: (2025)
Provably data-driven projection method for quadratic programming
par: Nguyen, Anh Tuan, et autres
Publié: (2025)
par: Nguyen, Anh Tuan, et autres
Publié: (2025)
How to Set $β_1, β_2$ in Adam: An Online Learning Perspective
par: Nguyen, Quan
Publié: (2025)
par: Nguyen, Quan
Publié: (2025)
Lean and Mean Adaptive Optimization via Subset-Norm and Subspace-Momentum with Convergence Guarantees
par: Nguyen, Thien Hang, et autres
Publié: (2024)
par: Nguyen, Thien Hang, et autres
Publié: (2024)
FSNet: Feasibility-Seeking Neural Network for Constrained Optimization with Guarantees
par: Nguyen, Hoang T., et autres
Publié: (2025)
par: Nguyen, Hoang T., et autres
Publié: (2025)
A Semantic-Loss Function Modeling Framework With Task-Oriented Machine Learning Perspectives
par: Nguyen, Ti Ti, et autres
Publié: (2025)
par: Nguyen, Ti Ti, et autres
Publié: (2025)
Gap Safe Screening Rules for Fast Training of Robust Support Vector Machines under Feature Noise
par: Nguyen, Tan-Hau, et autres
Publié: (2026)
par: Nguyen, Tan-Hau, et autres
Publié: (2026)
Efficient Online Large-Margin Classification via Dual Certificates
par: Ho-Nguyen, Nam, et autres
Publié: (2025)
par: Ho-Nguyen, Nam, et autres
Publié: (2025)
Coverage-Validity-Aware Algorithmic Recourse
par: Bui, Ngoc, et autres
Publié: (2023)
par: Bui, Ngoc, et autres
Publié: (2023)
HUANet: Hard-Constrained Unrolled ADMM for Constrained Convex Optimization
par: Tran, Trinh, et autres
Publié: (2026)
par: Tran, Trinh, et autres
Publié: (2026)
Trade-off Functions for DP-SGD with Subsampling based on Random Shuffling: Tight Upper and Lower Bounds
par: van Dijk, Marten, et autres
Publié: (2026)
par: van Dijk, Marten, et autres
Publié: (2026)
Stochastic Constrained Decentralized Optimization for Machine Learning with Fewer Data Oracles: a Gradient Sliding Approach
par: Nguyen, Hoang Huy, et autres
Publié: (2024)
par: Nguyen, Hoang Huy, et autres
Publié: (2024)
Cheap Thrills: Effective Amortized Optimization Using Inexpensive Labels
par: Nguyen, Khai, et autres
Publié: (2026)
par: Nguyen, Khai, et autres
Publié: (2026)
Optimizing Stochastic Gradient Push under Broadcast Communications
par: Nguyen, Tuan, et autres
Publié: (2026)
par: Nguyen, Tuan, et autres
Publié: (2026)
Controllable Expensive Multi-objective Learning with Warm-starting Bayesian Optimization
par: Nguyen, Quang-Huy, et autres
Publié: (2023)
par: Nguyen, Quang-Huy, et autres
Publié: (2023)
Chebyshev Center-Based Direction Selection for Multi-Objective Optimization and Training PINNs
par: Yoon, Hoyeol, et autres
Publié: (2026)
par: Yoon, Hoyeol, et autres
Publié: (2026)
Intrinsic Decentralized Stochastic Riemannian Optimization on Manifolds with Bounded Sectional Curvature
par: Nguyen, Duc Toan, et autres
Publié: (2026)
par: Nguyen, Duc Toan, et autres
Publié: (2026)
Decentralized Federated Learning with Gradient Tracking over Time-Varying Directed Networks
par: Nguyen, Duong Thuy Anh, et autres
Publié: (2024)
par: Nguyen, Duong Thuy Anh, et autres
Publié: (2024)
Decoupled Continuous-Time Reinforcement Learning via Hamiltonian Flow
par: Nguyen, Minh
Publié: (2026)
par: Nguyen, Minh
Publié: (2026)
VFOG: Variance-Reduced Fast Optimistic Gradient Methods for a Class of Nonmonotone Generalized Equations
par: Tran-Dinh, Quoc, et autres
Publié: (2025)
par: Tran-Dinh, Quoc, et autres
Publié: (2025)
Wasserstein Distributionally Robust Optimization: Theory and Applications in Machine Learning
par: Kuhn, Daniel, et autres
Publié: (2019)
par: Kuhn, Daniel, et autres
Publié: (2019)
Beyond Minimax Rates in Group Distributionally Robust Optimization via a Novel Notion of Sparsity
par: Nguyen, Quan, et autres
Publié: (2024)
par: Nguyen, Quan, et autres
Publié: (2024)
Tight Robustness Certificates and Wasserstein Distributional Attacks for Deep Neural Networks
par: Le, Bach C., et autres
Publié: (2025)
par: Le, Bach C., et autres
Publié: (2025)
SCOPE: Spectral Concentration by Distributionally Robust Joint Covariance-Precision Estimation
par: Chen, Renjie, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Renjie, et autres
Publié: (2025)
SLowcal-SGD: Slow Query Points Improve Local-SGD for Stochastic Convex Optimization
par: Dahan, Tehila, et autres
Publié: (2023)
par: Dahan, Tehila, et autres
Publié: (2023)
A Hyper-Transformer model for Controllable Pareto Front Learning with Split Feasibility Constraints
par: Tuan, Tran Anh, et autres
Publié: (2024)
par: Tuan, Tran Anh, et autres
Publié: (2024)
Meta-Learning from Learning Curves for Budget-Limited Algorithm Selection
par: Nguyen, Manh Hung, et autres
Publié: (2024)
par: Nguyen, Manh Hung, et autres
Publié: (2024)
Selective Ambulance Dispatch Under Contextual Travel-Time Uncertainty
par: Lin, Zikun, et autres
Publié: (2026)
par: Lin, Zikun, et autres
Publié: (2026)
A Differential and Pointwise Control Approach to Reinforcement Learning
par: Nguyen, Minh, et autres
Publié: (2024)
par: Nguyen, Minh, et autres
Publié: (2024)
Sign-SGD via Parameter-Free Optimization
par: Medyakov, Daniil, et autres
Publié: (2025)
par: Medyakov, Daniil, et autres
Publié: (2025)
From PowerSGD to PowerSGD+: Low-Rank Gradient Compression for Distributed Optimization with Convergence Guarantees
par: Xie, Shengping, et autres
Publié: (2025)
par: Xie, Shengping, et autres
Publié: (2025)
A Geometric Unification of Distributionally Robust Covariance Estimators: Shrinking the Spectrum by Inflating the Ambiguity Set
par: Yue, Man-Chung, et autres
Publié: (2024)
par: Yue, Man-Chung, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
Adjusted Shuffling SARAH: Advancing Complexity Analysis via Dynamic Gradient Weighting
par: Nguyen, Duc Toan, et autres
Publié: (2025) -
On the Convergence of DP-SGD with Adaptive Clipping
par: Shulgin, Egor, et autres
Publié: (2024) -
On Unbalanced Optimal Transport: Gradient Methods, Sparsity and Approximation Error
par: Nguyen, Quang Minh, et autres
Publié: (2022) -
Fréchet Regression on the Bures-Wasserstein Manifold
par: Nguyen, Duc Toan, et autres
Publié: (2026) -
Learning to Shuffle: Block Reshuffling and Reversal Schemes for Stochastic Optimization
par: Nguyen, Lam M., et autres
Publié: (2026)