Data-driven approaches to inverse problems
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Schönlieb, Carola-Bibiane, Shumaylov, Zakhar |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Muon is Not That Special: Random or Inverted Spectra Work Just as Well
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Weakly Convex Regularisers for Inverse Problems: Convergence of Critical Points and Primal-Dual Optimisation
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning Regularization Functionals for Inverse Problems: A Comparative Study
von: Hertrich, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hertrich, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Hamiltonian Matching for Symplectic Neural Integrators
von: Canizares, Priscilla, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Canizares, Priscilla, et al.
Veröffentlicht: (2024)
When is a System Discoverable from Data? Discovery Requires Chaos
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Lie Algebra Canonicalization: Equivariant Neural Operators under arbitrary Lie Groups
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning truly monotone operators with applications to nonlinear inverse problems
von: Belkouchi, Younes, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Belkouchi, Younes, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Expressivity of Bi-Lipschitz Normalizing Flows: A Score-Based Diffusion Perspective
von: Iske, Meira, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Iske, Meira, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Nonlinear model reduction for transport-dominated problems
von: Hesthaven, Jan S., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hesthaven, Jan S., et al.
Veröffentlicht: (2026)
Deep Network Trainability via Persistent Subspace Orthogonality
von: Massucco, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Massucco, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Stability Preserving Data-driven Models With Latent Dynamics
von: Luo, Yushuang, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Luo, Yushuang, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Averaged Adam accelerates stochastic optimization in the training of deep neural network approximations for partial differential equation and optimal control problems
von: Dereich, Steffen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dereich, Steffen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On Information Geometry and Iterative Optimization in Model Compression: Operator Factorization
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Christoffel-DPS: Optimal sensor placement in diffusion posterior sampling for arbitrary distributions
von: Rowbottom, James, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rowbottom, James, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Inverse Evolution Layers: Physics-informed Regularizers for Deep Neural Networks
von: Liu, Chaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Liu, Chaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Langevin dynamics based algorithm e-TH$\varepsilon$O POULA for stochastic optimization problems with discontinuous stochastic gradient
von: Lim, Dong-Young, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Lim, Dong-Young, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Approximation theory for 1-Lipschitz ResNets
von: Murari, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Murari, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Off-the-grid regularisation for Poisson inverse problems
von: Lazzaretti, Marta, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lazzaretti, Marta, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Dynamic inverse problems: Online regularisation theory
von: Jauhiainen, Jyrki, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Jauhiainen, Jyrki, et al.
Veröffentlicht: (2026)
On the convergence of stochastic variance reduced gradient for linear inverse problems
von: Jin, Bangti, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jin, Bangti, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Notes on the discretization of TV-norm regularized inverse potential problems
von: Baratchart, L, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Baratchart, L, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An adaptive heavy ball method for ill-posed inverse problems
von: Jin, Qinian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jin, Qinian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fundamental Bias in Inverting Random Sampling Matrices with Application to Sub-sampled Newton
von: Niu, Chengmei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Niu, Chengmei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Family of Controllable Momentum Coefficients for Forward-Backward Accelerated Algorithms
von: Fu, Mingwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fu, Mingwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Control, Optimal Transport and Neural Differential Equations in Supervised Learning
von: Phung, Minh-Nhat, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Phung, Minh-Nhat, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AutoBalance: An Automatic Balancing Framework for Training Physics-Informed Neural Networks
von: An, Kang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: An, Kang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Minimisation of Submodular Functions Using Gaussian Zeroth-Order Random Oracles
von: Farzin, Amir Ali, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Farzin, Amir Ali, et al.
Veröffentlicht: (2025)
First-order methods for stochastic and finite-sum convex optimization with deterministic constraints
von: Lu, Zhaosong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lu, Zhaosong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Nonlinear Dimensionality Reduction Techniques for Bayesian Optimization
von: Long, Luo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Long, Luo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Machine Learning and Control: Foundations, Advances, and Perspectives
von: Zuazua, Enrique
Veröffentlicht: (2025)
von: Zuazua, Enrique
Veröffentlicht: (2025)
Policy Gradient with Second Order Momentum
von: Sun, Tianyu
Veröffentlicht: (2025)
von: Sun, Tianyu
Veröffentlicht: (2025)
sparseGeoHOPCA: A Geometric Solution to Sparse Higher-Order PCA Without Covariance Estimation
von: Xu, Renjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xu, Renjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fast and Provable Tensor-Train Format Tensor Completion via Precondtioned Riemannian Gradient Descent
von: Bian, Fengmiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bian, Fengmiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Accuracy of Discretely Sampled Stochastic Policies in Continuous-time Reinforcement Learning
von: Jia, Yanwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jia, Yanwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Gradient Descent as a Perceptron Algorithm: Understanding Dynamics and Implicit Acceleration
von: Tyurin, Alexander
Veröffentlicht: (2025)
von: Tyurin, Alexander
Veröffentlicht: (2025)
PADAM: Parallel averaged Adam reduces the error for stochastic optimization in scientific machine learning
von: Jentzen, Arnulf, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jentzen, Arnulf, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Random Subspace Cubic-Regularization Methods, with Applications to Low-Rank Functions
von: Cartis, Coralia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cartis, Coralia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Unsupervised Ground Metric Learning
von: Auffenberg, Janis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Auffenberg, Janis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
RGNMR: A Gauss-Newton method for robust matrix completion with theoretical guarantees
von: Laufer, Eilon Vaknin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Laufer, Eilon Vaknin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Worth Their Weight: Randomized and Regularized Block Kaczmarz Algorithms without Preprocessing
von: Goldshlager, Gil, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Goldshlager, Gil, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Muon is Not That Special: Random or Inverted Spectra Work Just as Well
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Weakly Convex Regularisers for Inverse Problems: Convergence of Critical Points and Primal-Dual Optimisation
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Learning Regularization Functionals for Inverse Problems: A Comparative Study
von: Hertrich, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Hamiltonian Matching for Symplectic Neural Integrators
von: Canizares, Priscilla, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
When is a System Discoverable from Data? Discovery Requires Chaos
von: Shumaylov, Zakhar, et al.
Veröffentlicht: (2025)