Buchumschlag

Splitting Regularized Wasserstein Proximal Algorithms for Nonsmooth Sampling Problems

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Han, Fuqun, Osher, Stanley, Li, Wuchen
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Computation
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Convergence of Noise-Free Sampling Algorithms with Regularized Wasserstein Proximals
von: Han, Fuqun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sparse Transformer Architectures via Regularized Wasserstein Proximal Operator with $L_1$ Prior
von: Han, Fuqun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Accelerated Regularized Wasserstein Proximal Sampling Algorithms
von: Tan, Hong Ye, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Preconditioned Regularized Wasserstein Proximal Sampling
von: Tan, Hong Ye, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Tensor train based sampling algorithms for approximating regularized Wasserstein proximal operators
von: Han, Fuqun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Inexact Proximal Point Algorithms for Zeroth-Order Global Optimization
von: Zhang, Minxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Score-based Neural Ordinary Differential Equations for Computing Mean Field Control Problems
von: Zhou, Mo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Numerical Analysis on Neural Network Projected Schemes for Approximating One Dimensional Wasserstein Gradient Flows
von: Zuo, Xinzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Simulating Fokker-Planck equations via mean field control of score-based normalizing flows
von: Zhou, Mo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Gradient-adjusted underdamped Langevin dynamics for sampling
von: Zuo, Xinzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A deep learning algorithm for computing mean field control problems via forward-backward score dynamics
von: Zhou, Mo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Natural Primal-Dual Hybrid Gradient Method for Adversarial Neural Network Training on Solving Partial Differential Equations
von: Liu, Shu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Wasserstein proximal operators describe score-based generative models and resolve memorization
von: Zhang, Benjamin J., et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Weighted Sampling Method for Inverse Medium Problem with Limited Aperture
von: Han, Fuqun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Computation of Mean field Control based Barycenters from Reaction-Diffusion Systems
von: Vijaywargiya, Arjun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Numerical analysis of a first-order computational algorithm for reaction-diffusion equations via the primal-dual hybrid gradient method
von: Liu, Shu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Primal-dual hybrid gradient method for solving optimal control problems and the corresponding Hamilton-Jacobi PDEs
von: Meng, Tingwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Direct Sampling Method and Its Integration with Deep Learning for Inverse Scattering Problems with Phaseless Data
von: Ning, Jianfeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Wavelet Burst Accumulation for turbulence mitigation
von: Gilles, Jerome, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fried deconvolution
von: Gilles, Jerome, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bregman implementation of Meyer's $G-$norm for cartoon + textures decomposition
von: Gilles, Jerome, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Non-Log-Concave and Nonsmooth Sampling via Langevin Monte Carlo Algorithms
von: Lau, Tim Tsz-Kit, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Monte Carlo Approach for Nonsmooth Convex Optimization via Proximal Splitting Algorithms
von: Di, Nicholas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

OT-Transformer: A Continuous-time Transformer Architecture with Optimal Transport Regularization
von: Kan, Kelvin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Operator Splitting for Learning to Predict Equilibria in Convex Games
von: McKenzie, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2021)

An iterative regularization method for total variation-based image restoration / Stanley Osher… [y otros]
von: Osher, Stanley
Veröffentlicht: (2005)

Fluctuations in Wasserstein dynamics on Graphs
von: Gao, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

2D Empirical Transforms. Wavelets, Ridgelets and Curvelets revisited
von: Gilles, Jerome, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Bregman Proximal Stochastic Gradient Method with Extrapolation for Nonconvex Nonsmooth Problems
von: Wang, Qingsong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Speeding Up Nonsmooth Bayesian MCMC Sampling via Inexact Proximal Unadjusted Langevin Algorithm
von: Ghaderi, Susan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Proximal Modified Quasi-Newton Method for Nonsmooth Regularized Optimization
von: Diouane, Youssef, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Wasserstein Proximal Coordinate Gradient Algorithms
von: Yao, Rentian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Solving Optimal Execution Problems via In-Context Operator Networks
von: Meng, Tingwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Decentralized Nonsmooth Nonconvex Optimization with Client Sampling
von: Chen, Xinyan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Neural Implicit Solution Formula for Efficiently Solving Hamilton-Jacobi Equations
von: Park, Yesom, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Scalable Fixed-Point Framework for High-Dimensional Hamilton-Jacobi Equations
von: Park, Yesom, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Anderson Accelerated Operator Splitting Methods for Convex-nonconvex Regularized Problems
von: Heng, Qiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Accelerated Markov Chain Monte Carlo Algorithms on Discrete States
von: Zhou, Bohan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Proximal Gradient Descent Ascent Methods for Nonsmooth Nonconvex-Concave Minimax Problems on Riemannian Manifolds
von: Xie, Xiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dynamic Proximal Gradient Algorithms for Schatten-$p$ Quasi-Norm Regularized Problems
von: Shen, Weiping, et al.
Veröffentlicht: (2026)