Gradient flow in parameter space is equivalent to linear interpolation in output space
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Chen, Thomas, Ewald, Patrícia Muñoz |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Interpretable global minima of deep ReLU neural networks on sequentially separable data
von: Chen, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On non-approximability of zero loss global ${\mathcal L}^2$ minimizers by gradient descent in Deep Learning
von: Chen, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chen, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Geometric structure of shallow neural networks and constructive ${\mathcal L}^2$ cost minimization
von: Chen, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chen, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Geometric structure of Deep Learning networks and construction of global ${\mathcal L}^2$ minimizers
von: Chen, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chen, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Global $\mathcal{L}^2$ minimization at uniform exponential rate via geometrically adapted gradient descent in Deep Learning
von: Chen, Thomas
Veröffentlicht: (2023)
von: Chen, Thomas
Veröffentlicht: (2023)
Architecture independent generalization bounds for overparametrized deep ReLU networks
von: Bapu, Anandatheertha, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bapu, Anandatheertha, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Derivation of effective gradient flow equations and dynamical truncation of training data in Deep Learning
von: Chen, Thomas
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Thomas
Veröffentlicht: (2025)
Learning non-equilibrium diffusions with Schrödinger bridges: from exactly solvable to simulation-free
von: Zhang, Stephen Y., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Stephen Y., et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Predictive-Causal Gap: An Impossibility Theorem and Large-Scale Neural Evidence
von: Liu, Kejun
Veröffentlicht: (2026)
von: Liu, Kejun
Veröffentlicht: (2026)
Zero loss guarantees and explicit minimizers for generic overparametrized Deep Learning networks
von: Chen, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A variational approach to a cumulative distribution function estimation problem under stochastic ambiguity
von: Deride, Julio, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Deride, Julio, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Pathwise Learning of Stochastic Dynamical Systems with Partial Observations
von: Yang, Nicole Tianjiao
Veröffentlicht: (2026)
von: Yang, Nicole Tianjiao
Veröffentlicht: (2026)
Dual-Regularized Riccati Recursions for Interior-Point Optimal Control
von: Sousa-Pinto, João, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sousa-Pinto, João, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Nonstationary Distribution Estimation via Wasserstein Probability Flows
von: Anderson, Edward J., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Anderson, Edward J., et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Distribution-to-Distribution Neural Probabilistic Forecasting Framework for Dynamical Systems
von: Yang, Tianlin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yang, Tianlin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A comparison between initialization strategies for the infinite hidden Markov model
von: Cortese, Federico P., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cortese, Federico P., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Leveraging Non-Decimated Wavelet Packet Features and Transformer Models for Time Series Forecasting
von: Nason, Guy P, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nason, Guy P, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Polyak's Heavy Ball Method Achieves Accelerated Local Rate of Convergence under Polyak-Lojasiewicz Inequality
von: Kassing, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kassing, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Optimal Control of Microswimmers for Trajectory Tracking Using Bayesian Optimization
von: Palazzolo, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Palazzolo, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Conditional Density Estimation, Latent Variable Discovery and Optimal Transport
von: Yang, Hongkang, et al.
Veröffentlicht: (2019)
von: Yang, Hongkang, et al.
Veröffentlicht: (2019)
Explicit neural network classifiers for non-separable data
von: Ewald, Patrícia Muñoz
Veröffentlicht: (2025)
von: Ewald, Patrícia Muñoz
Veröffentlicht: (2025)
Inverse Boundary Value and Optimal Control Problems on Graphs: A Neural and Numerical Synthesis
von: Garrousian, Mehdi, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Garrousian, Mehdi, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Accelerated stochastic first-order method for convex optimization under heavy-tailed noise
von: He, Chuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: He, Chuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A stochastic first-order method with multi-extrapolated momentum for highly smooth unconstrained optimization
von: He, Chuan
Veröffentlicht: (2024)
von: He, Chuan
Veröffentlicht: (2024)
Convergence analysis of controlled particle systems arising in deep learning: from finite to infinite sample size
von: Liao, Huafu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liao, Huafu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Huber-based Robust System Identification with Near-Optimal Guarantees Across Independent and Adversarial Regimes
von: Kim, Jihun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kim, Jihun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
On the Necessity of Two-Stage Estimation for Learning Dynamical Systems under Both Noise and Node-Wise Attacks
von: Kim, Jihun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kim, Jihun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Tight Semidefinite Relaxations for Verifying Robustness of Neural Networks
von: Azuma, Godai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Azuma, Godai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
One-parameter Filled Function Method for Non-convex Multi-objective Optimization Problems
von: Adhikary, Bikram, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Adhikary, Bikram, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Multilevel Bregman Proximal Gradient Descent
von: Elshiaty, Yara, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Elshiaty, Yara, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Universal Adaptive Environment Discovery
von: Matymov, Madi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Matymov, Madi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Optimizing Data Augmentation through Bayesian Model Selection
von: Matymov, Madi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Matymov, Madi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Revisiting semi-supervised training objectives for differentiable particle filters
von: Li, Jiaxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Jiaxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Local Conditions for Global Convergence of Gradient Flows and Proximal Point Sequences in Metric Spaces
von: Schiavo, Lorenzo Dello, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Schiavo, Lorenzo Dello, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Composite Optimization with Indicator Functions: Stationary Duality and a Semismooth Newton Method
von: Zhang, Penghe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Penghe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Randomized Submanifold Subgradient Method for Optimization over Stiefel Manifolds
von: Cheung, Andy Yat-Ming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cheung, Andy Yat-Ming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Mini-Batch Covariance, Diffusion Limits, and Oracle Complexity in Stochastic Gradient Descent: A Sampling-Design Perspective
von: Zantedeschi, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zantedeschi, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Minimaxity and Admissibility of Bayesian Neural Networks
von: Coulson, Daniel Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Coulson, Daniel Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Modeling Unknown Stochastic Dynamical System Subject to External Excitation
von: Chen, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Complexity of normalized stochastic first-order methods with momentum under heavy-tailed noise
von: He, Chuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: He, Chuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Interpretable global minima of deep ReLU neural networks on sequentially separable data
von: Chen, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
On non-approximability of zero loss global ${\mathcal L}^2$ minimizers by gradient descent in Deep Learning
von: Chen, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Geometric structure of shallow neural networks and constructive ${\mathcal L}^2$ cost minimization
von: Chen, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Geometric structure of Deep Learning networks and construction of global ${\mathcal L}^2$ minimizers
von: Chen, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Global $\mathcal{L}^2$ minimization at uniform exponential rate via geometrically adapted gradient descent in Deep Learning
von: Chen, Thomas
Veröffentlicht: (2023)