Buchumschlag

Stochastic Modified Flows for Riemannian Stochastic Gradient Descent

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Gess, Benjamin, Kassing, Sebastian, Rana, Nimit
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Optimization and Control Probability Primary 62L20, Secondary 58J65, 60J20, 65K05
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Convergence of stochastic gradient descent schemes for Lojasiewicz-landscapes
von: Dereich, Steffen, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Moment estimates, exponential integrability, concentration inequalities and exit times estimates on evolving manifolds
von: Baumgarth, Robert
Veröffentlicht: (2024)

$W$-entropy formulas and Langevin deformation on the $L^q$-Wasserstein space over Riemannian manifolds
von: Lei, Rong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Small Ball Probabilities for the Stochastic Heat Equation on Compact Manifolds
von: Chen, Jiaming
Veröffentlicht: (2026)

Stochastic Approximation for Nonlinear Discrete Stochastic Control: Finite-Sample Bounds
von: Nguyen, Hoang Huy, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Controlled fields, rough stochastic calculus, and Itô-Wentzell-Alekseev-Gröbner identities
von: Dause, Jannis R., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Heat kernel estimates on manifolds with ends with mixed boundary condition
von: Dautenhahn, Emily, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Empirical Risk Minimization as Parameter Choice Rule for General Linear Regularization Methods
von: Li, Housen, et al.
Veröffentlicht: (2017)

Multi-Iteration Stochastic Optimizers
von: Carlon, Andre, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Imprecise Markov Semigroups and their Ergodicity
von: Caprio, Michele, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Non-convergence of Adam and other adaptive stochastic gradient descent optimization methods for non-vanishing learning rates
von: Dereich, Steffen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Central limit theorem for superdiffusive reflected Brownian motion
von: Mijatović, Aleksandar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Asymptotic Homology of Brownian motion on a Riemannian manifold
von: Verjovsky, Alberto, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Local Conditions for Global Convergence of Gradient Flows and Proximal Point Sequences in Metric Spaces
von: Schiavo, Lorenzo Dello, et al.
Veröffentlicht: (2023)

BISTRO -- A Bi-Fidelity Stochastic Gradient Framework using Trust-Regions for Optimization Under Uncertainty
von: Dixon, Thomas O., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Leveraging the turnpike effect for Mean Field Games numerics
von: Carmona, René, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exponential convergence rates for momentum stochastic gradient descent in the overparametrized setting
von: Gess, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Mean first escape times of Brownian motion on asymptotically hyperbolic and gas giant metric surfaces
von: Gell-Redman, Jesse, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Filtering and 1/3 Power Law for Optimal Time Discretisation in Numerical Integration of Stochastic Differential Equations
von: Vladimirov, Igor G.
Veröffentlicht: (2025)

Convergence analysis of Tikhonov regularization for non-linear statistical inverse learning problems
von: Rastogi, Abhishake, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Non-Markovian maximal couplings and a vertical reflection principle on a class of sub-Riemannian manifolds
von: Luo, Liangbing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Discovery Tour in Random Riemannian Geometry
von: Schiavo, Lorenzo Dello, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Heat Kernel Estimates for Schrödinger Operators with Decay at Infinity on Parabolic Manifolds
von: Graves-McCleary, Anthony, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Brownian motion on spaces of discrete regular curves
von: Habermann, Karen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A unified proof of sharp bounds for the Jacobi heat kernel with trace and estimates of multiplicative constants
von: Nowak, Adam, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning where to learn: Training data distribution optimization for scientific machine learning
von: Guerra, Nicolas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Perimeter length of the convex hull of Brownian motion in the hyperbolic plane
von: Bhattacharjee, Chinmoy, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Second-order differential operators, stochastic differential equations and Brownian motions on embedded manifolds
von: Nguyen, Du, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hydrodynamic limit of the symmetric exclusion process on complete Riemannian manifolds and principal bundles
von: Junné, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimal Asymptotic Rates for (Stochastic) Gradient Descent under the Local PL-Condition: A Geometric Approach
von: Kassing, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Brownian windings, Stochastic Green's formula and inhomogeneous magnetic impurities
von: Sauzedde, Isao
Veröffentlicht: (2023)

On sample complexity for covariance estimation via the unadjusted Langevin algorithm
von: Nakakita, Shogo
Veröffentlicht: (2026)

The Gapeev-Shiryaev Conjecture
von: Ernst, Philip A., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimal Control Problems with Nonlocal Conservation Laws: Existence of Optimizers and Singular Limits in Approximations of Local Conservation Laws
von: Keimer, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fast Mixing of Data Augmentation Algorithms: Bayesian Probit, Logit, and Lasso Regression
von: Lee, Holden, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An invitation to adaptive Markov chain Monte Carlo convergence theory
von: Laitinen, Pietari, et al.
Veröffentlicht: (2024)

High order weak approximation of Stochastic Differential Equations for bounded and measurable test functions
von: Rey, Clément
Veröffentlicht: (2024)

Stochastic Optimal Control Problems for the Cost-Optimal Management of a Standalone Microgrid
von: Takam, Paul Honore, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Theory of Non-Acyclic Generative Flow Networks
von: Brunswic, Leo Maxime, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Decoupling for Markov Chains
von: Bou-Rabee, Nawaf, et al.
Veröffentlicht: (2025)