Buchumschlag

A Hybrid Federated Kernel Regularized Least Squares Algorithm

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Damiani, Celeste, Rodina, Yulia, Decherchi, Sergio
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Kernel Recursive Least Squares Dictionary Learning Algorithm
von: Alipoor, Ghasem, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Optimal Sobolev Norm Rates for the Vector-Valued Regularized Least-Squares Algorithm
von: Li, Zhu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Generalized Least Squares Kernelized Tensor Factorization
von: Lei, Mengying, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improving Implicit Regularization of SGD with Preconditioning for Least Square Problems
von: Su, Junwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Online Multi-Task Learning with Recursive Least Squares and Recursive Kernel Methods
von: Lencione, Gabriel R., et al.
Veröffentlicht: (2023)

$\ell_1$-Regularized Generalized Least Squares
von: Nobari, Kaveh S., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Importance Weighting Correction of Regularized Least-Squares for Target Shift
von: Gogolashvili, Davit
Veröffentlicht: (2022)

On Regularization via Early Stopping for Least Squares Regression
von: Sonthalia, Rishi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

KernelSHAP-IQ: Weighted Least-Square Optimization for Shapley Interactions
von: Fumagalli, Fabian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Partitioned Least Squares
von: Esposito, Roberto, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Topological Adaptive Least Mean Squares Algorithms over Simplicial Complexes
von: Marinucci, Lorenzo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Learning High-Precision Least Squares Algorithms with Sequence Models
von: Liu, Jerry, et al.
Veröffentlicht: (2025)

APFL: Analytic Personalized Federated Learning via Dual-Stream Least Squares
von: Fan, Kejia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PLeaS -- Merging Models with Permutations and Least Squares
von: Nasery, Anshul, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Outlier-robust Autocovariance Least Square Estimation via Iteratively Reweighted Least Square
von: Li, Jiahong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On Least Square Estimation in Softmax Gating Mixture of Experts
von: Nguyen, Huy, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Communication-Efficient l_0 Penalized Least Square
von: Gong, Chenqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Ordinary Least Squares as an Attention Mechanism
von: Coulombe, Philippe Goulet
Veröffentlicht: (2025)

Core-elements Subsampling for Alternating Least Squares
von: Xue, Dunyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

$(ε, δ)$-Differentially Private Partial Least Squares Regression
von: Nikzad-Langerodi, Ramin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generalization for Least Squares Regression With Simple Spiked Covariances
von: Li, Jiping, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Convex Regression in Multidimensions: Suboptimality of Least Squares Estimators
von: Kur, Gil, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Transformers Don't In-Context Learn Least Squares Regression
von: Hill, Joshua, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Representer Theorem for Hawkes Processes via Penalized Least Squares Minimization
von: Kim, Hideaki, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Randomized Least Squares Value Iteration itself is Joint Differentially Private
von: Lu, Haiyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

High-Dimensional Partial Least Squares: Spectral Analysis and Fundamental Limitations
von: Léger, Victor, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Algebraic and Statistical Properties of the Ordinary Least Squares Interpolator
von: Shen, Dennis, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Shape Constraints in Symbolic Regression using Penalized Least Squares
von: Martinek, Viktor, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Insufficient Statistics Perturbation: Stable Estimators for Private Least Squares
von: Brown, Gavin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Tensor-Based Foundations of Ordinary Least Squares and Neural Network Regression Models
von: Algarte, Roberto Dias
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Robustness and Efficiency of Least Square Twin SVM via Granular Computing
von: Tanveer, M., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Least Squares Training of Quadratic Convolutional Neural Networks with Applications to System Theory
von: Van Egmond, Zachary Yetman, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Stochastic Differential Equations models for Least-Squares Stochastic Gradient Descent
von: Schertzer, Adrien, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Probabilistic Analysis of Least Squares, Orthogonal Projection, and QR Factorization Algorithms Subject to Gaussian Noise
von: Lotfi, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Ordinary Least Squares is a Special Case of Transformer
von: Tan, Xiaojun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Machine Learning Framework for Weighted Least Squares GNSS Positioning based on Activation Functions
von: Lee, Pin-Hsun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Least Squares and Marginal Log-Likelihood Model Predictive Control using Normalizing Flows
von: Cramer, Eike
Veröffentlicht: (2024)

High-Dimensional Privacy-Utility Dynamics of Noisy Stochastic Gradient Descent on Least Squares
von: Lin, Shurong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

P3LS: Partial Least Squares under Privacy Preservation
von: Duy, Du Nguyen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Least Squares Regression Can Exhibit Under-Parameterized Double Descent
von: Li, Xinyue, et al.
Veröffentlicht: (2023)