Block Sparse Bayesian Learning: A Diversified Scheme
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Zhang, Yanhao, Zhu, Zhihan, Xia, Yong |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
SPP-SBL: Space-Power Prior Sparse Bayesian Learning for Block Sparse Recovery
par: Zhang, Yanhao, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Yanhao, et autres
Publié: (2025)
From Generality to Specificity: Prior-Driven Optimal Sparse Transformation in Compressed Sensing
par: Zhu, Zhihan, et autres
Publié: (2025)
par: Zhu, Zhihan, et autres
Publié: (2025)
Subgradient Gliding Method for Nonsmooth Convex Optimization
par: Zhu, Zhihan, et autres
Publié: (2026)
par: Zhu, Zhihan, et autres
Publié: (2026)
Best Subset Selection: Optimal Pursuit for Feature Selection and Elimination
par: Zhu, Zhihan, et autres
Publié: (2025)
par: Zhu, Zhihan, et autres
Publié: (2025)
Efficient Sparse PCA via Block-Diagonalization
par: Del Pia, Alberto, et autres
Publié: (2024)
par: Del Pia, Alberto, et autres
Publié: (2024)
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)
Lipschitz-free Projected Subgradient Method with Time-varying Step-size
par: Xia, Yong, et autres
Publié: (2024)
par: Xia, Yong, et autres
Publié: (2024)
Convergence Rate of Projected Subgradient Method with Time-varying Step-sizes
par: Zhu, Zhihan, et autres
Publié: (2024)
par: Zhu, Zhihan, et autres
Publié: (2024)
Sparse-ProxSkip: Accelerated Sparse-to-Sparse Training in Federated Learning
par: Meinhardt, Georg, et autres
Publié: (2024)
par: Meinhardt, Georg, et autres
Publié: (2024)
Accelerating Multi-Block Constrained Optimization Through Learning to Optimize
par: Liang, Ling, et autres
Publié: (2024)
par: Liang, Ling, et autres
Publié: (2024)
Probabilistic Iterative Hard Thresholding for Sparse Learning
par: Bergamaschi, Matteo, et autres
Publié: (2024)
par: Bergamaschi, Matteo, et autres
Publié: (2024)
Incremental Learning of Sparse Attention Patterns in Transformers
par: Yüksel, Oğuz Kaan, et autres
Publié: (2026)
par: Yüksel, Oğuz Kaan, et autres
Publié: (2026)
Machine Learning Model for Sparse PCM Completion
par: Koyuncu, Selcuk, et autres
Publié: (2026)
par: Koyuncu, Selcuk, et autres
Publié: (2026)
QLABGrad: a Hyperparameter-Free and Convergence-Guaranteed Scheme for Deep Learning
par: Fu, Minghan, et autres
Publié: (2023)
par: Fu, Minghan, et autres
Publié: (2023)
Towards An Unsupervised Learning Scheme for Efficiently Solving Parameterized Mixed-Integer Programs
par: Qu, Shiyuan, et autres
Publié: (2024)
par: Qu, Shiyuan, et autres
Publié: (2024)
Sparse Deep Learning Models with the $\ell_1$ Regularization
par: Shen, Lixin, et autres
Publié: (2024)
par: Shen, Lixin, et autres
Publié: (2024)
Transfer Learning in Bayesian Optimization for Aircraft Design
par: Tfaily, Ali, et autres
Publié: (2026)
par: Tfaily, Ali, et autres
Publié: (2026)
Group Projected Subspace Pursuit for Block Sparse Signal Reconstruction: Convergence Analysis and Applications
par: He, Roy Y., et autres
Publié: (2024)
par: He, Roy Y., et autres
Publié: (2024)
Convergence for Discrete Parameter Update Schemes
par: Wilson, Paul, et autres
Publié: (2025)
par: Wilson, Paul, et autres
Publié: (2025)
Speeding Up Mixed-Integer Programming Solvers with Sparse Learning for Branching
par: Bayramoğlu, Selin, et autres
Publié: (2026)
par: Bayramoğlu, Selin, et autres
Publié: (2026)
One-Sided Matrix Completion from Ultra-Sparse Samples
par: Zhang, Hongyang R., et autres
Publié: (2026)
par: Zhang, Hongyang R., et autres
Publié: (2026)
Follow The Approximate Sparse Leader for No-Regret Online Sparse Linear Approximation
par: Mukhopadhyay, Samrat, et autres
Publié: (2025)
par: Mukhopadhyay, Samrat, et autres
Publié: (2025)
First-Order Sparse Convex Optimization: Better Rates with Sparse Updates
par: Garber, Dan
Publié: (2025)
par: Garber, Dan
Publié: (2025)
Bayesian Optimization by Kernel Regression and Density-based Exploration
par: Zhu, Tansheng, et autres
Publié: (2025)
par: Zhu, Tansheng, et autres
Publié: (2025)
Stochastic Approximation with Block Coordinate Optimal Stepsizes
par: Jiang, Tao, et autres
Publié: (2025)
par: Jiang, Tao, et autres
Publié: (2025)
A Recovery Guarantee for Sparse Neural Networks
par: Fridovich-Keil, Sara, et autres
Publié: (2025)
par: Fridovich-Keil, Sara, et autres
Publié: (2025)
Learning-to-Optimize with PAC-Bayesian Guarantees: Theoretical Considerations and Practical Implementation
par: Sucker, Michael, et autres
Publié: (2024)
par: Sucker, Michael, et autres
Publié: (2024)
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)
Epsilon-Greedy Thompson Sampling to Bayesian Optimization
par: Do, Bach, et autres
Publié: (2024)
par: Do, Bach, et autres
Publié: (2024)
Block Decomposable Methods for Large-Scale Optimization Problems
par: Maia, Leandro Farias
Publié: (2026)
par: Maia, Leandro Farias
Publié: (2026)
Collaborative Bayesian Optimization via Wasserstein Barycenters
par: Zhan, Donglin, et autres
Publié: (2025)
par: Zhan, Donglin, et autres
Publié: (2025)
Two-Timescale Optimization Framework for Sparse-Feedback Linear-Quadratic Optimal Control
par: Feng, Lechen, et autres
Publié: (2024)
par: Feng, Lechen, et autres
Publié: (2024)
Optimizing Posterior Samples for Bayesian Optimization via Rootfinding
par: Adebiyi, Taiwo A., et autres
Publié: (2024)
par: Adebiyi, Taiwo A., et autres
Publié: (2024)
Proximal-Based Generative Modeling for Bayesian Inverse Problems
par: Zhang, Boyang, et autres
Publié: (2026)
par: Zhang, Boyang, et autres
Publié: (2026)
Asynchronous Decentralized SGD under Non-Convexity: A Block-Coordinate Descent Framework
par: Zhou, Yijie, et autres
Publié: (2025)
par: Zhou, Yijie, et autres
Publié: (2025)
MuonBP: Faster Muon via Block-Periodic Orthogonalization
par: Khaled, Ahmed, et autres
Publié: (2025)
par: Khaled, Ahmed, et autres
Publié: (2025)
Bi-Sparse Unsupervised Feature Selection
par: Xiu, Xianchao, et autres
Publié: (2024)
par: Xiu, Xianchao, et autres
Publié: (2024)
Differentially Private Optimization with Sparse Gradients
par: Ghazi, Badih, et autres
Publié: (2024)
par: Ghazi, Badih, et autres
Publié: (2024)
Coupling-based Convergence Diagnostic and Stepsize Scheme for Stochastic Gradient Descent
par: Li, Xiang, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Xiang, et autres
Publié: (2024)
EARL-BO: Reinforcement Learning for Multi-Step Lookahead, High-Dimensional Bayesian Optimization
par: Cheon, Mujin, et autres
Publié: (2024)
par: Cheon, Mujin, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
SPP-SBL: Space-Power Prior Sparse Bayesian Learning for Block Sparse Recovery
par: Zhang, Yanhao, et autres
Publié: (2025) -
From Generality to Specificity: Prior-Driven Optimal Sparse Transformation in Compressed Sensing
par: Zhu, Zhihan, et autres
Publié: (2025) -
Subgradient Gliding Method for Nonsmooth Convex Optimization
par: Zhu, Zhihan, et autres
Publié: (2026) -
Best Subset Selection: Optimal Pursuit for Feature Selection and Elimination
par: Zhu, Zhihan, et autres
Publié: (2025) -
Efficient Sparse PCA via Block-Diagonalization
par: Del Pia, Alberto, et autres
Publié: (2024)