Determinant Estimation under Memory Constraints and Neural Scaling Laws
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Ameli, Siavash, van der Heide, Chris, Hodgkinson, Liam, Roosta, Fred, Mahoney, Michael W. |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Spectral Estimation with Free Decompression
di: Ameli, Siavash, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ameli, Siavash, et al.
Pubblicazione: (2025)
Free Decompression with Algebraic Spectral Curves
di: Ameli, Siavash, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ameli, Siavash, et al.
Pubblicazione: (2026)
Uncertainty Quantification with the Empirical Neural Tangent Kernel
di: Wilson, Joseph, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wilson, Joseph, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Interpolating Information Criterion for Overparameterized Models
di: Hodgkinson, Liam, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Hodgkinson, Liam, et al.
Pubblicazione: (2023)
Is the Last Layer Sufficient for Uncertainty Quantification?
di: Wilson, Joseph, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wilson, Joseph, et al.
Pubblicazione: (2026)
Recent and Upcoming Developments in Randomized Numerical Linear Algebra for Machine Learning
di: Dereziński, Michał, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dereziński, Michał, et al.
Pubblicazione: (2024)
Monotone Peridynamic Neural Operator for Nonlinear Material Modeling with Conditionally Unique Solutions
di: Wang, Jihong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Jihong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Foundation Models for Scientific Machine Learning: Characterizing Scaling and Transfer Behavior
di: Subramanian, Shashank, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Subramanian, Shashank, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Microstructure-based Graph Neural Network for Accelerating Multiscale Simulations
di: Storm, J., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Storm, J., et al.
Pubblicazione: (2024)
Complexity Guarantees for Nonconvex Newton-MR Under Inexact Hessian Information
di: Lim, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lim, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2023)
Faithful-Newton Framework: Bridging Inner and Outer Solvers for Enhanced Optimization
di: Lim, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lim, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2025)
Approximating Numerical Fluxes Using Fourier Neural Operators for Hyperbolic Conservation Laws
di: Kim, Taeyoung, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kim, Taeyoung, et al.
Pubblicazione: (2024)
Using Uncertainty Quantification to Characterize and Improve Out-of-Domain Learning for PDEs
di: Mouli, S. Chandra, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mouli, S. Chandra, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fundamental Bias in Inverting Random Sampling Matrices with Application to Sub-sampled Newton
di: Niu, Chengmei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Niu, Chengmei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning to Discover Iterative Spectral Algorithms
di: Liu, Zihang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Zihang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Obtaining Pseudo-inverse Solutions With MINRES
di: Liu, Yang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Yang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Conjugate Direction Methods Under Inconsistent Systems
di: Lim, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lim, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2024)
Weak Physics Informed Neural Networks for Geometry Compatible Hyperbolic Conservation Laws on Manifolds
di: Zhou, Hanfei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Hanfei, et al.
Pubblicazione: (2025)
SciML Agents: Write the Solver, Not the Solution
di: Gaonkar, Saarth, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gaonkar, Saarth, et al.
Pubblicazione: (2025)
Estimating condition number with Graph Neural Networks
di: Carson, Erin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Carson, Erin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Kernel Neural Operators (KNOs) for Scalable, Memory-efficient, Geometrically-flexible Operator Learning
di: Lowery, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lowery, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2024)
PRISM: Distribution-free Adaptive Computation of Matrix Functions for Accelerating Neural Network Training
di: Yang, Shenghao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yang, Shenghao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Neural Network Approach to Stochastic Dynamics for Smooth Multimodal Density Estimation
di: Zarezadeh, Z., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zarezadeh, Z., et al.
Pubblicazione: (2025)
Trust-Region Sequential Quadratic Programming for Stochastic Optimization with Random Models
di: Fang, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fang, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Why Cannot Neural Networks Master Extrapolation? Insights from Physical Laws
di: Dakhmouche, Ramzi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dakhmouche, Ramzi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dynamical Low-Rank Compression of Neural Networks with Robustness under Adversarial Attacks
di: Schotthöfer, Steffen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Schotthöfer, Steffen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Temperature Optimization for Bayesian Deep Learning
di: Ng, Kenyon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ng, Kenyon, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scalable Bayesian Inference for Nonlinear Conservation Laws
di: Weiland, Tim, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Weiland, Tim, et al.
Pubblicazione: (2026)
The Proof of Kolmogorov-Arnold May Illuminate Neural Network Learning
di: Freedman, Michael H.
Pubblicazione: (2024)
di: Freedman, Michael H.
Pubblicazione: (2024)
Neural Low-Discrepancy Sequences
di: Van Huffel, Michael Etienne, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Van Huffel, Michael Etienne, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scaling Laws and Pathologies of Single-Layer PINNs: Network Width and PDE Nonlinearity
di: Chaudhry, Faris
Pubblicazione: (2026)
di: Chaudhry, Faris
Pubblicazione: (2026)
Revisiting Orbital Minimization Method for Neural Operator Decomposition
di: Ryu, J. Jon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ryu, J. Jon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Finite Expression Methods for Discovering Physical Laws from Data
di: Jiang, Zhongyi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Jiang, Zhongyi, et al.
Pubblicazione: (2023)
Scale-Consistent Learning for Partial Differential Equations
di: Li, Zongyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Zongyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Surrogate-based multiscale analysis of experiments on thermoplastic composites under off-axis loading
di: Maia, M. A., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Maia, M. A., et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimal Estimation of Generic Dynamics by Path-Dependent Neural Jump ODEs
di: Krach, Florian, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Krach, Florian, et al.
Pubblicazione: (2022)
A Structure-Preserving Graph Neural Solver for Parametric Hyperbolic Conservation Laws
di: Jiang, Jiamin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Jiang, Jiamin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Neural non-canonical Hamiltonian dynamics for long-time simulations
di: Courtès, Clémentine, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Courtès, Clémentine, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Block Coordinate Descent Method for Nonsmooth Composite Optimization under Orthogonality Constraints
di: Yuan, Ganzhao
Pubblicazione: (2023)
di: Yuan, Ganzhao
Pubblicazione: (2023)
SVD-PINNs: Transfer Learning of Physics-Informed Neural Networks via Singular Value Decomposition
di: Gao, Yihang, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Gao, Yihang, et al.
Pubblicazione: (2022)
Documenti analoghi
-
Spectral Estimation with Free Decompression
di: Ameli, Siavash, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Free Decompression with Algebraic Spectral Curves
di: Ameli, Siavash, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Uncertainty Quantification with the Empirical Neural Tangent Kernel
di: Wilson, Joseph, et al.
Pubblicazione: (2025) -
The Interpolating Information Criterion for Overparameterized Models
di: Hodgkinson, Liam, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Is the Last Layer Sufficient for Uncertainty Quantification?
di: Wilson, Joseph, et al.
Pubblicazione: (2026)