Operator SVD with Neural Networks via Nested Low-Rank Approximation
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Ryu, J. Jon, Xu, Xiangxiang, Erol, H. S. Melihcan, Bu, Yuheng, Zheng, Lizhong, Wornell, Gregory W. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Efficient Parametric SVD of Koopman Operator for Stochastic Dynamical Systems
par: Jeong, Minchan, et autres
Publié: (2025)
par: Jeong, Minchan, et autres
Publié: (2025)
Revisiting Orbital Minimization Method for Neural Operator Decomposition
par: Ryu, J. Jon, et autres
Publié: (2025)
par: Ryu, J. Jon, et autres
Publié: (2025)
Precision-induced Adaptive Randomized Low-Rank Approximation for SVD and Matrix Inversion
par: Xu, Weiwei, et autres
Publié: (2026)
par: Xu, Weiwei, et autres
Publié: (2026)
Superfast Low Rank Approximation
par: Go, Soo, et autres
Publié: (2018)
par: Go, Soo, et autres
Publié: (2018)
CUR Low Rank Approximation of a Matrix at Sublinear Cost
par: Go, Soo, et autres
Publié: (2019)
par: Go, Soo, et autres
Publié: (2019)
Low Rank Approximation at Sublinear Cost
par: Luan, Qi, et autres
Publié: (2019)
par: Luan, Qi, et autres
Publié: (2019)
QRP Variation of Cross--Approximation Iterations for Low Rank Approximation
par: Pan, Victor Y., et autres
Publié: (2018)
par: Pan, Victor Y., et autres
Publié: (2018)
Iterative Refinement and Oversampling for Low Rank Approximation
par: Pan, Victor Y., et autres
Publié: (2019)
par: Pan, Victor Y., et autres
Publié: (2019)
Low-Rank Approximation by Randomly Pivoted LU
par: Gilles, Marc Aurèle, et autres
Publié: (2026)
par: Gilles, Marc Aurèle, et autres
Publié: (2026)
Multivariate Rational Approximation via Low-Rank Tensors and the p-AAA Algorithm
par: Balicki, Linus, et autres
Publié: (2025)
par: Balicki, Linus, et autres
Publié: (2025)
Efficient Orthogonal Decomposition with Automatic Basis Extraction for Low-Rank Matrix Approximation
par: Shen, Weijie, et autres
Publié: (2024)
par: Shen, Weijie, et autres
Publié: (2024)
A Novel Adaptive Low-Rank Matrix Approximation Method for Image Compression and Reconstruction
par: Xu, Weiwei, et autres
Publié: (2025)
par: Xu, Weiwei, et autres
Publié: (2025)
SVD-PINNs: Transfer Learning of Physics-Informed Neural Networks via Singular Value Decomposition
par: Gao, Yihang, et autres
Publié: (2022)
par: Gao, Yihang, et autres
Publié: (2022)
Efficient Algorithms for Low Tubal Rank Tensor Approximation with Applications
par: Ahmadi-Asl, Salman, et autres
Publié: (2024)
par: Ahmadi-Asl, Salman, et autres
Publié: (2024)
Scalable Binary CUR Low-Rank Approximation Algorithm
par: Su, Bowen
Publié: (2025)
par: Su, Bowen
Publié: (2025)
Dynamical Low-Rank Approximation Strategies for Nonlinear Feedback Control Problems
par: Saluzzi, Luca, et autres
Publié: (2025)
par: Saluzzi, Luca, et autres
Publié: (2025)
Dynamical Low-Rank Compression of Neural Networks with Robustness under Adversarial Attacks
par: Schotthöfer, Steffen, et autres
Publié: (2025)
par: Schotthöfer, Steffen, et autres
Publié: (2025)
Spectral Approximation to Fractional Integral Operators
par: Liu, Xiaolin, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Xiaolin, et autres
Publié: (2025)
$S^{\top\!}S$-SVD via Sketching and the Nearest $S^{\top\!}S$-orthogonal Matrix
par: Palitta, Davide, et autres
Publié: (2025)
par: Palitta, Davide, et autres
Publié: (2025)
Infinite-Variate $L^2$-Approximation with Nested Subspace Sampling
par: Harsha, Kumar, et autres
Publié: (2023)
par: Harsha, Kumar, et autres
Publié: (2023)
Multigrade Neural Network Approximation
par: Zhang, Shijun, et autres
Publié: (2026)
par: Zhang, Shijun, et autres
Publié: (2026)
A PDE Perspective on Approximating Nonlocal Periodic Operators with Applications on Neural Networks for Critical SQG Equations
par: Abdo, Elie, et autres
Publié: (2024)
par: Abdo, Elie, et autres
Publié: (2024)
Provable Low-Rank Tensor-Train Approximations in the Inverse of Large-Scale Structured Matrices
par: Xiao, Chuanfu, et autres
Publié: (2025)
par: Xiao, Chuanfu, et autres
Publié: (2025)
Universal Approximation of Operators with Transformers and Neural Integral Operators
par: Zappala, Emanuele, et autres
Publié: (2024)
par: Zappala, Emanuele, et autres
Publié: (2024)
Concatenated Matrix SVD: Compression Bounds, Incremental Approximation, and Error-Constrained Clustering
par: Shamrai, Maksym
Publié: (2026)
par: Shamrai, Maksym
Publié: (2026)
Computing the SVD efficiently with photonic chips
par: Maly, Johannes, et autres
Publié: (2026)
par: Maly, Johannes, et autres
Publié: (2026)
On Semi-supervised Estimation of Discrete Distributions under f-divergences
par: Erol, Hasan Sabri Melihcan, et autres
Publié: (2024)
par: Erol, Hasan Sabri Melihcan, et autres
Publié: (2024)
A DEIM Tucker Tensor Cross Algorithm and its Application to Dynamical Low-Rank Approximation
par: Ghahremani, Behzad, et autres
Publié: (2024)
par: Ghahremani, Behzad, et autres
Publié: (2024)
HOQRI: Higher-order QR Iteration for Low Multilinear Rank Approximation of Large and Sparse Tensors
par: Sun, Yuchen, et autres
Publié: (2025)
par: Sun, Yuchen, et autres
Publié: (2025)
Neural Networks in Numerical Analysis and Approximation Theory
par: Romera, Gonzalo
Publié: (2024)
par: Romera, Gonzalo
Publié: (2024)
Computing the Nonnegative Low-Rank Leading Eigenmatrix and its Applications to Markov Grids and Metzler Operators
par: Gillis, Nicolas, et autres
Publié: (2026)
par: Gillis, Nicolas, et autres
Publié: (2026)
Sublinear Time Low-Rank Approximation of Hankel Matrices
par: Kapralov, Michael, et autres
Publié: (2025)
par: Kapralov, Michael, et autres
Publié: (2025)
Sublinear Time Low-Rank Approximation of Toeplitz Matrices
par: Musco, Cameron, et autres
Publié: (2024)
par: Musco, Cameron, et autres
Publié: (2024)
Structured Variational $D$-Decomposition for Accurate and Stable Low-Rank Approximation
par: Katende, Ronald
Publié: (2025)
par: Katende, Ronald
Publié: (2025)
Low-Rank Approximation, Adaptation, and Other Tales
par: Lu, Jun
Publié: (2024)
par: Lu, Jun
Publié: (2024)
Quantitative Approximation for Neural Operators in Nonlinear Parabolic Equations
par: Furuya, Takashi, et autres
Publié: (2024)
par: Furuya, Takashi, et autres
Publié: (2024)
Guaranteed Approximation Bounds for Mixed-Precision Neural Operators
par: Tu, Renbo, et autres
Publié: (2023)
par: Tu, Renbo, et autres
Publié: (2023)
Optimal Low-dimensional Approximation of Transfer Operators via Flow Matching: Computation and Error Analysis
par: Zhang, Zhicheng, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Zhicheng, et autres
Publié: (2024)
Algorithm xxx: Faster Randomized SVD with Dynamic Shifts
par: Feng, Xu, et autres
Publié: (2024)
par: Feng, Xu, et autres
Publié: (2024)
Sparse Random-Feature Neural Networks with Krylov-Based SVD for Singularly Perturbed ODE
par: Vaidyan, Kevin Kurian Thomas, et autres
Publié: (2026)
par: Vaidyan, Kevin Kurian Thomas, et autres
Publié: (2026)
Documents similaires
-
Efficient Parametric SVD of Koopman Operator for Stochastic Dynamical Systems
par: Jeong, Minchan, et autres
Publié: (2025) -
Revisiting Orbital Minimization Method for Neural Operator Decomposition
par: Ryu, J. Jon, et autres
Publié: (2025) -
Precision-induced Adaptive Randomized Low-Rank Approximation for SVD and Matrix Inversion
par: Xu, Weiwei, et autres
Publié: (2026) -
Superfast Low Rank Approximation
par: Go, Soo, et autres
Publié: (2018) -
CUR Low Rank Approximation of a Matrix at Sublinear Cost
par: Go, Soo, et autres
Publié: (2019)