Locally Regularized Sparse Graph by Fast Proximal Gradient Descent
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Sun, Dongfang, Yang, Yingzhen |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Projective Proximal Gradient Descent for A Class of Nonconvex Nonsmooth Optimization Problems: Fast Convergence Without Kurdyka-Lojasiewicz (KL) Property
von: Yang, Yingzhen, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yang, Yingzhen, et al.
Veröffentlicht: (2023)
FastPart: Over-Parameterized Stochastic Gradient Descent for Sparse optimisation on Measures
von: De Castro, Yohann, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: De Castro, Yohann, et al.
Veröffentlicht: (2023)
On the Stochastic (Variance-Reduced) Proximal Gradient Method for Regularized Expected Reward Optimization
von: Liang, Ling, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liang, Ling, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Understanding the Implicit Regularization of Gradient Descent in Over-parameterized Models
von: Ma, Jianhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ma, Jianhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Shallow Neural Networks Learn Low-Degree Spherical Polynomials with Feature Learning by Learnable Channel Attention
von: Yang, Yingzhen
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Yingzhen
Veröffentlicht: (2025)
A New Convergence Analysis of Plug-and-Play Proximal Gradient Descent Under Prior Mismatch
von: Xu, Guixian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Xu, Guixian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Local Polyak-Lojasiewicz and Descent Lemma of Gradient Descent For Overparametrized Linear Models
von: Xu, Ziqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xu, Ziqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Sparse Transformer Architectures via Regularized Wasserstein Proximal Operator with $L_1$ Prior
von: Han, Fuqun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Han, Fuqun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Stochastic Adaptive Gradient Descent Without Descent
von: Aujol, Jean-François, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Aujol, Jean-François, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Controlling the Flow: Stability and Convergence for Stochastic Gradient Descent with Decaying Regularization
von: Kassing, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kassing, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Corner Gradient Descent
von: Yarotsky, Dmitry
Veröffentlicht: (2025)
von: Yarotsky, Dmitry
Veröffentlicht: (2025)
Implicit Regularization for Tubal Tensor Factorizations via Gradient Descent
von: Karnik, Santhosh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Karnik, Santhosh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Dynamic Proximal Gradient Algorithms for Schatten-$p$ Quasi-Norm Regularized Problems
von: Shen, Weiping, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Shen, Weiping, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Adaptive Conditional Gradient Descent
von: Khademi, Abbas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Khademi, Abbas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
$k$-SVD with Gradient Descent
von: Jedra, Yassir, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jedra, Yassir, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Matching the Statistical Query Lower Bound for $k$-Sparse Parity Problems with Sign Stochastic Gradient Descent
von: Kou, Yiwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kou, Yiwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Anytime Acceleration of Gradient Descent
von: Zhang, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fast Robust Kernel Regression through Sign Gradient Descent with Early Stopping
von: Allerbo, Oskar
Veröffentlicht: (2023)
von: Allerbo, Oskar
Veröffentlicht: (2023)
PINS: Proximal Iterations with Sparse Newton and Sinkhorn for Optimal Transport
von: Wu, Di, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Di, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Large Stepsize Gradient Descent for Non-Homogeneous Two-Layer Networks: Margin Improvement and Fast Optimization
von: Cai, Yuhang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cai, Yuhang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stochastic Gradient Descent with Adaptive Data
von: Che, Ethan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Che, Ethan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Unraveling the Gradient Descent Dynamics of Transformers
von: Song, Bingqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Song, Bingqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stochastic Gradient Descent with Strategic Querying
von: Jiang, Nanfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jiang, Nanfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Mirror and Preconditioned Gradient Descent in Wasserstein Space
von: Bonet, Clément, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bonet, Clément, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Derivatives of Stochastic Gradient Descent in parametric optimization
von: Iutzeler, Franck, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Iutzeler, Franck, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning Provably Improves the Convergence of Gradient Descent
von: Song, Qingyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Song, Qingyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enhancing Fractional Gradient Descent with Learned Optimizers
von: Sobotka, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sobotka, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Convergence of Alternating Gradient Descent for Matrix Factorization
von: Ward, Rachel, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ward, Rachel, et al.
Veröffentlicht: (2023)
On Penalty-based Bilevel Gradient Descent Method
von: Shen, Han, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Shen, Han, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Communication-Efficient Gradient Descent-Accent Methods for Distributed Variational Inequalities: Unified Analysis and Local Updates
von: Zhang, Siqi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Siqi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Fast and Accurate Estimation of Low-Rank Matrices from Noisy Measurements via Preconditioned Non-Convex Gradient Descent
von: Zhang, Gavin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Gavin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Scaling Laws for Gradient Descent and Sign Descent for Linear Bigram Models under Zipf's Law
von: Kunstner, Frederik, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kunstner, Frederik, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Sample Complexity of Gradient Descent in Stochastic Convex Optimization
von: Livni, Roi
Veröffentlicht: (2024)
von: Livni, Roi
Veröffentlicht: (2024)
Open Problem: Anytime Convergence Rate of Gradient Descent
von: Kornowski, Guy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kornowski, Guy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Parameter Symmetry and Noise Equilibrium of Stochastic Gradient Descent
von: Ziyin, Liu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ziyin, Liu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Parameter-free Clipped Gradient Descent Meets Polyak
von: Takezawa, Yuki, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Takezawa, Yuki, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Convergence Analysis of Stochastic Gradient Descent with MCMC Estimators
von: Li, Tianyou, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Li, Tianyou, et al.
Veröffentlicht: (2023)
On Gradient Descent Ascent for Nonconvex-Concave Minimax Problems
von: Lin, Tianyi, et al.
Veröffentlicht: (2019)
von: Lin, Tianyi, et al.
Veröffentlicht: (2019)
Gradient Descent's Last Iterate is Often (slightly) Suboptimal
von: Kornowski, Guy, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kornowski, Guy, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Non-Euclidean Gradient Descent Operates at the Edge of Stability
von: Islamov, Rustem, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Islamov, Rustem, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Ähnliche Einträge
-
Projective Proximal Gradient Descent for A Class of Nonconvex Nonsmooth Optimization Problems: Fast Convergence Without Kurdyka-Lojasiewicz (KL) Property
von: Yang, Yingzhen, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
FastPart: Over-Parameterized Stochastic Gradient Descent for Sparse optimisation on Measures
von: De Castro, Yohann, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
On the Stochastic (Variance-Reduced) Proximal Gradient Method for Regularized Expected Reward Optimization
von: Liang, Ling, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Understanding the Implicit Regularization of Gradient Descent in Over-parameterized Models
von: Ma, Jianhao, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Shallow Neural Networks Learn Low-Degree Spherical Polynomials with Feature Learning by Learnable Channel Attention
von: Yang, Yingzhen
Veröffentlicht: (2025)