Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Bai, Wen, Wong, Yi, Qiao, Xiao, Ho, Chin Pang |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | https://arxiv.org/abs/2503.18436 |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Efficient Algorithms for Robust Markov Decision Processes with $s$-Rectangular Ambiguity Sets
par: Ho, Chin Pang, et autres
Publié: (2026)
par: Ho, Chin Pang, et autres
Publié: (2026)
On ADMM in Heterogeneous Federated Learning: Personalization, Robustness, and Fairness
par: Zhu, Shengkun, et autres
Publié: (2024)
par: Zhu, Shengkun, et autres
Publié: (2024)
DRL-ORA: Distributional Reinforcement Learning with Online Risk Adaption
par: Wu, Yupeng, et autres
Publié: (2023)
par: Wu, Yupeng, et autres
Publié: (2023)
Policy Gradient in Robust MDPs with Global Convergence Guarantee
par: Wang, Qiuhao, et autres
Publié: (2022)
par: Wang, Qiuhao, et autres
Publié: (2022)
Noise-Robust and Resource-Efficient ADMM-based Federated Learning
par: Lari, Ehsan, et autres
Publié: (2024)
par: Lari, Ehsan, et autres
Publié: (2024)
Federated Smoothing ADMM for Localization
par: Mirzaeifard, Reza, et autres
Publié: (2025)
par: Mirzaeifard, Reza, et autres
Publié: (2025)
A GPU-Accelerated Bi-linear ADMM Algorithm for Distributed Sparse Machine Learning
par: Olama, Alireza, et autres
Publié: (2024)
par: Olama, Alireza, et autres
Publié: (2024)
Connecting Federated ADMM to Bayes
par: Swaroop, Siddharth, et autres
Publié: (2025)
par: Swaroop, Siddharth, et autres
Publié: (2025)
Policy Gradient for Robust Markov Decision Processes
par: Wang, Qiuhao, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Qiuhao, et autres
Publié: (2024)
Federated Learning Using Three-Operator ADMM
par: Kant, Shashi, et autres
Publié: (2022)
par: Kant, Shashi, et autres
Publié: (2022)
Distributed Event-Based Learning via ADMM
par: Er, Guner Dilsad, et autres
Publié: (2024)
par: Er, Guner Dilsad, et autres
Publié: (2024)
Federated ADMM from Bayesian Duality
par: Möllenhoff, Thomas, et autres
Publié: (2025)
par: Möllenhoff, Thomas, et autres
Publié: (2025)
Smoothing ADMM for Non-convex and Non-smooth Hierarchical Federated Learning
par: Mirzaeifard, Reza, et autres
Publié: (2025)
par: Mirzaeifard, Reza, et autres
Publié: (2025)
FedAPM: Federated Learning via ADMM with Partial Model Personalization
par: Zhu, Shengkun, et autres
Publié: (2025)
par: Zhu, Shengkun, et autres
Publié: (2025)
FedADMM-InSa: An Inexact and Self-Adaptive ADMM for Federated Learning
par: Song, Yongcun, et autres
Publié: (2024)
par: Song, Yongcun, et autres
Publié: (2024)
Personalized Federated Learning via ADMM with Moreau Envelope
par: Zhu, Shengkun, et autres
Publié: (2023)
par: Zhu, Shengkun, et autres
Publié: (2023)
Distributionally Robust Federated Learning with Outlier Resilience
par: Wang, Zifan, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Zifan, et autres
Publié: (2025)
Hierarchical Federated ADMM
par: Azimi-Abarghouyi, Seyed Mohammad, et autres
Publié: (2024)
par: Azimi-Abarghouyi, Seyed Mohammad, et autres
Publié: (2024)
Improving Privacy-Preserving Vertical Federated Learning by Efficient Communication with ADMM
par: Xie, Chulin, et autres
Publié: (2022)
par: Xie, Chulin, et autres
Publié: (2022)
Communication-Efficient Distributed Asynchronous ADMM
par: Shrestha, Sagar
Publié: (2025)
par: Shrestha, Sagar
Publié: (2025)
Joint Cooperative and Non-Cooperative Localization in WSNs with Distributed Scaled Proximal ADMM Algorithms
par: Zhu, Qiaojia, et autres
Publié: (2025)
par: Zhu, Qiaojia, et autres
Publié: (2025)
Distributionally Robust Clustered Federated Learning: A Case Study in Healthcare
par: Konti, Xenia, et autres
Publié: (2024)
par: Konti, Xenia, et autres
Publié: (2024)
Semi-supervised Graph Anomaly Detection via Robust Homophily Learning
par: Ai, Guoguo, et autres
Publié: (2025)
par: Ai, Guoguo, et autres
Publié: (2025)
Function-Space ADMM for Decentralized Federated Learning: A Control Theoretic Perspective
par: Taya, Akihito, et autres
Publié: (2026)
par: Taya, Akihito, et autres
Publié: (2026)
BADM: Batch ADMM for Deep Learning
par: Wang, Ouya, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Ouya, et autres
Publié: (2024)
Distributionally Robust Federated Learning with Client Drift Minimization
par: Krouka, Mounssif, et autres
Publié: (2025)
par: Krouka, Mounssif, et autres
Publié: (2025)
Benchmarking Algorithms for Federated Domain Generalization
par: Bai, Ruqi, et autres
Publié: (2023)
par: Bai, Ruqi, et autres
Publié: (2023)
FedRE: Robust and Effective Federated Learning with Privacy Preference
par: Xiao, Tianzhe, et autres
Publié: (2025)
par: Xiao, Tianzhe, et autres
Publié: (2025)
The ADMM-PINNs Algorithmic Framework for Nonsmooth PDE-Constrained Optimization: A Deep Learning Approach
par: Song, Yongcun, et autres
Publié: (2023)
par: Song, Yongcun, et autres
Publié: (2023)
Federated Distributionally Robust Optimization with Non-Convex Objectives: Algorithm and Analysis
par: Jiao, Yang, et autres
Publié: (2023)
par: Jiao, Yang, et autres
Publié: (2023)
ADMM Algorithms for Residual Network Training: Convergence Analysis and Parallel Implementation
par: Xu, Jintao, et autres
Publié: (2023)
par: Xu, Jintao, et autres
Publié: (2023)
Learning Multi-Agent Coordination via Sheaf-ADMM
par: Seely, Jeffrey, et autres
Publié: (2026)
par: Seely, Jeffrey, et autres
Publié: (2026)
Limited Communications Distributed Optimization via Deep Unfolded Distributed ADMM
par: Noah, Yoav, et autres
Publié: (2023)
par: Noah, Yoav, et autres
Publié: (2023)
Adversarial Robustness Unhardening via Backdoor Attacks in Federated Learning
par: Kim, Taejin, et autres
Publié: (2023)
par: Kim, Taejin, et autres
Publié: (2023)
Learning to Coordinate: Distributed Meta-Trajectory Optimization Via Differentiable ADMM-DDP
par: Wang, Bingheng, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Bingheng, et autres
Publié: (2025)
Mitigating Spurious Correlation via Distributionally Robust Learning with Hierarchical Ambiguity Sets
par: Jo, Sung Ho, et autres
Publié: (2025)
par: Jo, Sung Ho, et autres
Publié: (2025)
CoCoA Is ADMM: Unifying Two Paradigms in Distributed Optimization
par: Wu, Runxiong, et autres
Publié: (2025)
par: Wu, Runxiong, et autres
Publié: (2025)
Federated t-SNE and UMAP for Distributed Data Visualization
par: Qiao, Dong, et autres
Publié: (2024)
par: Qiao, Dong, et autres
Publié: (2024)
Certifiably-Robust Federated Adversarial Learning via Randomized Smoothing
par: Chen, Cheng, et autres
Publié: (2021)
par: Chen, Cheng, et autres
Publié: (2021)
Residual-Evasive Attacks on ADMM in Distributed Optimization
par: Bruckmeier, Sabrina, et autres
Publié: (2025)
par: Bruckmeier, Sabrina, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Efficient Algorithms for Robust Markov Decision Processes with $s$-Rectangular Ambiguity Sets
par: Ho, Chin Pang, et autres
Publié: (2026) -
On ADMM in Heterogeneous Federated Learning: Personalization, Robustness, and Fairness
par: Zhu, Shengkun, et autres
Publié: (2024) -
DRL-ORA: Distributional Reinforcement Learning with Online Risk Adaption
par: Wu, Yupeng, et autres
Publié: (2023) -
Policy Gradient in Robust MDPs with Global Convergence Guarantee
par: Wang, Qiuhao, et autres
Publié: (2022) -
Noise-Robust and Resource-Efficient ADMM-based Federated Learning
par: Lari, Ehsan, et autres
Publié: (2024)