A Kernel-based Stochastic Approximation Framework for Nonlinear Operator Learning
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Yang, Jia-Qi, Shi, Lei |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Learning Operators by Regularized Stochastic Gradient Descent with Operator-valued Kernels
par: Yang, Jia-Qi, et autres
Publié: (2025)
par: Yang, Jia-Qi, et autres
Publié: (2025)
Learning Operators with Stochastic Gradient Descent in General Hilbert Spaces
par: Shi, Lei, et autres
Publié: (2024)
par: Shi, Lei, et autres
Publié: (2024)
Which Spaces can be Embedded in $L_p$-type Reproducing Kernel Banach Space? A Characterization via Metric Entropy
par: Lu, Yiping, et autres
Publié: (2024)
par: Lu, Yiping, et autres
Publié: (2024)
Universal Approximation of Nonlinear Operators and Their Derivatives
par: de Feo, Filippo
Publié: (2026)
par: de Feo, Filippo
Publié: (2026)
Convergence Rates for Learning Pseudo-Differential Operators
par: Chen, Jiaheng, et autres
Publié: (2026)
par: Chen, Jiaheng, et autres
Publié: (2026)
Transformers for Learning on Noisy and Task-Level Manifolds: Approximation and Generalization Insights
par: Shen, Zhaiming, et autres
Publié: (2025)
par: Shen, Zhaiming, et autres
Publié: (2025)
Towards Sharp Minimax Risk Bounds for Operator Learning
par: Adcock, Ben, et autres
Publié: (2025)
par: Adcock, Ben, et autres
Publié: (2025)
Solving PDEs on Spheres with Physics-Informed Convolutional Neural Networks
par: Lei, Guanhang, et autres
Publié: (2023)
par: Lei, Guanhang, et autres
Publié: (2023)
A Kernel-Based Approach for Modelling Gaussian Processes with Functional Information
par: Brown, D. Andrew, et autres
Publié: (2022)
par: Brown, D. Andrew, et autres
Publié: (2022)
Score Operator Newton transport
par: Chandramoorthy, Nisha, et autres
Publié: (2023)
par: Chandramoorthy, Nisha, et autres
Publié: (2023)
Faster Diffusion Models via Higher-Order Approximation
par: Li, Gen, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Gen, et autres
Publié: (2025)
Dimension-Free Convergence of Diffusion Models for Approximate Gaussian Mixtures
par: Li, Gen, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Gen, et autres
Publié: (2025)
Simultaneous Approximation of the Score Function and Its Derivatives by Deep Neural Networks
par: Yakovlev, Konstantin, et autres
Publié: (2025)
par: Yakovlev, Konstantin, et autres
Publié: (2025)
Gaussian Processes and Reproducing Kernels: Connections and Equivalences
par: Kanagawa, Motonobu, et autres
Publié: (2025)
par: Kanagawa, Motonobu, et autres
Publié: (2025)
Stochastic approximation in infinite dimensions
par: Karandikar, Rajeeva Laxman, et autres
Publié: (2024)
par: Karandikar, Rajeeva Laxman, et autres
Publié: (2024)
How Analysis Can Teach Us the Optimal Way to Design Neural Operators
par: Le, Vu-Anh, et autres
Publié: (2024)
par: Le, Vu-Anh, et autres
Publié: (2024)
Non-Asymptotic Stability and Consistency Guarantees for Physics-Informed Neural Networks via Coercive Operator Analysis
par: Katende, Ronald
Publié: (2025)
par: Katende, Ronald
Publié: (2025)
On Spectral Learning for Odeco Tensors: Perturbation, Initialization, and Algorithms
par: Auddy, Arnab, et autres
Publié: (2025)
par: Auddy, Arnab, et autres
Publié: (2025)
Constructive Approximation under Carleman's Condition, with Applications to Smoothed Analysis
par: Koehler, Frederic, et autres
Publié: (2025)
par: Koehler, Frederic, et autres
Publié: (2025)
Gaussian Process Regression under Computational and Epistemic Misspecification
par: Sanz-Alonso, Daniel, et autres
Publié: (2023)
par: Sanz-Alonso, Daniel, et autres
Publié: (2023)
Data-driven Learning of Interaction Laws in Multispecies Particle Systems with Gaussian Processes: Convergence Theory and Applications
par: Feng, Jinchao, et autres
Publié: (2025)
par: Feng, Jinchao, et autres
Publié: (2025)
Don't Fix the Basis -- Learn It: Spectral Representation with Adaptive Basis Learning for PDEs
par: Zhao, Xuxiang, et autres
Publié: (2026)
par: Zhao, Xuxiang, et autres
Publié: (2026)
Principled Approaches for Extending Neural Architectures to Function Spaces for Operator Learning
par: Berner, Julius, et autres
Publié: (2025)
par: Berner, Julius, et autres
Publié: (2025)
Stochastic Regret Guarantees for Online Zeroth- and First-Order Bilevel Optimization
par: Nazari, Parvin, et autres
Publié: (2025)
par: Nazari, Parvin, et autres
Publié: (2025)
Enabling stratified sampling in high dimensions via nonlinear dimensionality reduction
par: Geraci, Gianluca, et autres
Publié: (2025)
par: Geraci, Gianluca, et autres
Publié: (2025)
Optimal Recovery Meets Minimax Estimation
par: DeVore, Ronald, et autres
Publié: (2025)
par: DeVore, Ronald, et autres
Publié: (2025)
Can Linear Probes Measure LLM Uncertainty?
par: Dakhmouche, Ramzi, et autres
Publié: (2025)
par: Dakhmouche, Ramzi, et autres
Publié: (2025)
Posterior Covariance Structures in Gaussian Processes
par: Cai, Difeng, et autres
Publié: (2024)
par: Cai, Difeng, et autres
Publié: (2024)
Linear cost and exponentially convergent approximation of Gaussian Matérn processes on intervals
par: Bolin, David, et autres
Publié: (2024)
par: Bolin, David, et autres
Publié: (2024)
Weighted least-squares approximation with determinantal point processes and generalized volume sampling
par: Nouy, Anthony, et autres
Publié: (2023)
par: Nouy, Anthony, et autres
Publié: (2023)
Posterior Concentration of Bayesian Physics-Informed Neural Networks for Elliptic PDEs
par: Zhao, Yuxuan, et autres
Publié: (2026)
par: Zhao, Yuxuan, et autres
Publié: (2026)
Fisher-Rao Gradient Flow: Geodesic Convexity and Functional Inequalities
par: Carrillo, José A., et autres
Publié: (2024)
par: Carrillo, José A., et autres
Publié: (2024)
Benign overfitting in Fixed Dimension via Physics-Informed Learning with Smooth Inductive Bias
par: Wong, Honam, et autres
Publié: (2024)
par: Wong, Honam, et autres
Publié: (2024)
Contributions to Robust and Efficient Methods for Analysis of High Dimensional Data
par: Yang, Kai
Publié: (2025)
par: Yang, Kai
Publié: (2025)
Distribution-Free Stochastic Analysis and Robust Multilevel Vector Field Anomaly Detection
par: Castrillon-Candas, Julio E, et autres
Publié: (2022)
par: Castrillon-Candas, Julio E, et autres
Publié: (2022)
Long-time Integration of Nonlinear Wave Equations with Neural Operators
par: Lei, Guanhang, et autres
Publié: (2024)
par: Lei, Guanhang, et autres
Publié: (2024)
Stochastic Generalized Sampling
par: Finotti, Luca, et autres
Publié: (2026)
par: Finotti, Luca, et autres
Publié: (2026)
An Approximation Theory Framework for Measure-Transport Sampling Algorithms
par: Baptista, Ricardo, et autres
Publié: (2023)
par: Baptista, Ricardo, et autres
Publié: (2023)
Characteristic Learning for Provable One Step Generation
par: Ding, Zhao, et autres
Publié: (2024)
par: Ding, Zhao, et autres
Publié: (2024)
Provable Diffusion Posterior Sampling for Bayesian Inversion
par: Chang, Jinyuan, et autres
Publié: (2025)
par: Chang, Jinyuan, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Learning Operators by Regularized Stochastic Gradient Descent with Operator-valued Kernels
par: Yang, Jia-Qi, et autres
Publié: (2025) -
Learning Operators with Stochastic Gradient Descent in General Hilbert Spaces
par: Shi, Lei, et autres
Publié: (2024) -
Which Spaces can be Embedded in $L_p$-type Reproducing Kernel Banach Space? A Characterization via Metric Entropy
par: Lu, Yiping, et autres
Publié: (2024) -
Universal Approximation of Nonlinear Operators and Their Derivatives
par: de Feo, Filippo
Publié: (2026) -
Convergence Rates for Learning Pseudo-Differential Operators
par: Chen, Jiaheng, et autres
Publié: (2026)