Advancing the Understanding of Fixed Point Iterations in Deep Neural Networks: A Detailed Analytical Study
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Ke, Yekun, Li, Xiaoyu, Liang, Yingyu, Shi, Zhenmei, Song, Zhao |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Circuit Complexity Bounds for Visual Autoregressive Model
von: Ke, Yekun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ke, Yekun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Curse of Attention: A Kernel-Based Perspective for Why Transformers Fail to Generalize on Time Series Forecasting and Beyond
von: Ke, Yekun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ke, Yekun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Provable Differentially Private Computation of the Cross-Attention Mechanism
von: Ke, Yekun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ke, Yekun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Visual Autoregressive Transformers Must Use $Ω(n^2 d)$ Memory
von: Cao, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cao, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On Computational Limits and Provably Efficient Criteria of Visual Autoregressive Models: A Fine-Grained Complexity Analysis
von: Ke, Yekun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ke, Yekun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Core-Halo Decomposition: Decentralizing Large-Scale Fixed-Point Problems
von: Haixiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Haixiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
On the Computational Capability of Graph Neural Networks: A Circuit Complexity Bound Perspective
von: Li, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
IFNSO: Iteration-Free Newton-Schulz Orthogonalization
von: Hu, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hu, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Quasi-Framelets: Robust Graph Neural Networks via Adaptive Framelet Convolution
von: Yang, Mengxi, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Yang, Mengxi, et al.
Veröffentlicht: (2022)
On Computational Limits of FlowAR Models: Expressivity and Efficiency
von: Cao, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cao, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning to Discover Iterative Spectral Algorithms
von: Liu, Zihang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liu, Zihang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Bypassing the Exponential Dependency: Looped Transformers Efficiently Learn In-context by Multi-step Gradient Descent
von: Chen, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Tighter Complexity Analysis of SparseGPT
von: Li, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Solving PDEs With Deep Neural Nets under General Boundary Conditions
von: Zhang, Chenggong
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Chenggong
Veröffentlicht: (2025)
Quasi-Random Physics-informed Neural Networks
von: Yu, Tianchi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yu, Tianchi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Quantum Neural Network Restatement of Markov Jump Process
von: Zarezadeh, Z., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zarezadeh, Z., et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Dimensionality Reduction Approach for Convolutional Neural Networks
von: Meneghetti, Laura, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Meneghetti, Laura, et al.
Veröffentlicht: (2021)
ELM-DeepONets: Backpropagation-Free Training of Deep Operator Networks via Extreme Learning Machines
von: Son, Hwijae
Veröffentlicht: (2025)
von: Son, Hwijae
Veröffentlicht: (2025)
Learning from Integral Losses in Physics Informed Neural Networks
von: Saleh, Ehsan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Saleh, Ehsan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Low-Rank Compression of Pretrained Models via Randomized Subspace Iteration
von: Pourkamali-Anaraki, Farhad
Veröffentlicht: (2026)
von: Pourkamali-Anaraki, Farhad
Veröffentlicht: (2026)
Deep Learning-Enhanced Preconditioning for Efficient Conjugate Gradient Solvers in Large-Scale PDE Systems
von: Li, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Graph-Instructed Neural Networks for parametric problems with varying boundary conditions
von: Della Santa, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Della Santa, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Moving Sampling Physics-informed Neural Networks induced by Moving Mesh PDE
von: Yang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Exploring the Frontiers of Softmax: Provable Optimization, Applications in Diffusion Model, and Beyond
von: Cao, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cao, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Graph Neural Networks for Emulation of Finite-Element Ice Dynamics in Greenland and Antarctic Ice Sheets
von: Koo, Younghyun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Koo, Younghyun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Physics-Informed Neural Networks for High-Frequency and Multi-Scale Problems using Transfer Learning
von: Mustajab, Abdul Hannan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mustajab, Abdul Hannan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Graph Neural Network as Computationally Efficient Emulator of Ice-sheet and Sea-level System Model (ISSM)
von: Koo, Younghyun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Koo, Younghyun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Polynomial Selection in Spectral Graph Neural Networks: An Error-Sum of Function Slices Approach
von: Li, Guoming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Guoming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Differential Privacy Mechanisms in Neural Tangent Kernel Regression
von: Gu, Jiuxiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gu, Jiuxiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Accelerated Gradient-based Design Optimization Via Differentiable Physics-Informed Neural Operator: A Composites Autoclave Processing Case Study
von: Patel, Janak M., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Patel, Janak M., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Scaling Law Phenomena Across Regression Paradigms: Multiple and Kernel Approaches
von: Chen, Yifang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Yifang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
PDE Generalization of In-Context Operator Networks: A Study on 1D Scalar Nonlinear Conservation Laws
von: Yang, Liu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Liu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Computational Limits of State-Space Models and Mamba via the Lens of Circuit Complexity
von: Chen, Yifang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Yifang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Theoretical Constraints on the Expressive Power of $\mathsf{RoPE}$-based Tensor Attention Transformers
von: Li, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Training Tensor Attention Efficiently: From Cubic to Almost Linear Time
von: Cao, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cao, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Infinite-Long Prefix in Transformer
von: Liang, Yingyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liang, Yingyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
When Can We Solve the Weighted Low Rank Approximation Problem in Truly Subquadratic Time?
von: Li, Chenyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Chenyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On Uniform Weighted Deep Polynomial approximation
von: Yeon, Kingsley, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yeon, Kingsley, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DeepContour: A Hybrid Deep Learning Framework for Accelerating Generalized Eigenvalue Problem Solving via Efficient Contour Design
von: Chen, Yeqiu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Yeqiu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Neural Control Variates with Automatic Integration
von: Li, Zilu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Zilu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Circuit Complexity Bounds for Visual Autoregressive Model
von: Ke, Yekun, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Curse of Attention: A Kernel-Based Perspective for Why Transformers Fail to Generalize on Time Series Forecasting and Beyond
von: Ke, Yekun, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Provable Differentially Private Computation of the Cross-Attention Mechanism
von: Ke, Yekun, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Visual Autoregressive Transformers Must Use $Ω(n^2 d)$ Memory
von: Cao, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
On Computational Limits and Provably Efficient Criteria of Visual Autoregressive Models: A Fine-Grained Complexity Analysis
von: Ke, Yekun, et al.
Veröffentlicht: (2025)