Scalable Second-order Riemannian Optimization for $K$-means Clustering
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Xu, Peng, Hou, Chun-Ying, Chen, Xiaohui, Zhang, Richard Y. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Statistically Optimal K-means Clustering via Nonnegative Low-rank Semidefinite Programming
par: Zhuang, Yubo, et autres
Publié: (2023)
par: Zhuang, Yubo, et autres
Publié: (2023)
Universal Online Convex Optimization Meets Second-order Bounds
par: Zhang, Lijun, et autres
Publié: (2021)
par: Zhang, Lijun, et autres
Publié: (2021)
Convergence and Complexity Guarantee for Inexact First-order Riemannian Optimization Algorithms
par: Li, Yuchen, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Yuchen, et autres
Publié: (2024)
Sophia: A Scalable Stochastic Second-order Optimizer for Language Model Pre-training
par: Liu, Hong, et autres
Publié: (2023)
par: Liu, Hong, et autres
Publié: (2023)
Adaptive and Optimal Second-order Optimistic Methods for Minimax Optimization
par: Jiang, Ruichen, et autres
Publié: (2024)
par: Jiang, Ruichen, et autres
Publié: (2024)
Riemannian Dueling Optimization
par: Ren, Yuxuan, et autres
Publié: (2026)
par: Ren, Yuxuan, et autres
Publié: (2026)
Riemannian Stochastic Gradient Method for Nested Composition Optimization
par: Zhang, Dewei, et autres
Publié: (2022)
par: Zhang, Dewei, et autres
Publié: (2022)
Comparative Analysis of Optimization Strategies for K-means Clustering in Big Data Contexts: A Review
par: Mussabayev, Ravil, et autres
Publié: (2023)
par: Mussabayev, Ravil, et autres
Publié: (2023)
Second-order Conditional Gradient Sliding
par: Carderera, Alejandro, et autres
Publié: (2020)
par: Carderera, Alejandro, et autres
Publié: (2020)
Second-order Optimization under Heavy-Tailed Noise: Hessian Clipping and Sample Complexity Limits
par: Sadiev, Abdurakhmon, et autres
Publié: (2025)
par: Sadiev, Abdurakhmon, et autres
Publié: (2025)
Landing with the Score: Riemannian Optimization through Denoising
par: Kharitenko, Andrey, et autres
Publié: (2025)
par: Kharitenko, Andrey, et autres
Publié: (2025)
A Framework for Bilevel Optimization on Riemannian Manifolds
par: Han, Andi, et autres
Publié: (2024)
par: Han, Andi, et autres
Publié: (2024)
Decentralized Optimization on Compact Submanifolds by Quantized Riemannian Gradient Tracking
par: Chen, Jun, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Jun, et autres
Publié: (2025)
A Global Optimization Algorithm for K-Center Clustering of One Billion Samples
par: Ren, Jiayang, et autres
Publié: (2022)
par: Ren, Jiayang, et autres
Publié: (2022)
Fast, Accurate Manifold Denoising by Tunneling Riemannian Optimization
par: Wang, Shiyu, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Shiyu, et autres
Publié: (2025)
Riemannian Optimization for Hadamard Products of Low-Rank Matrices
par: Jawanpuria, Pratik, et autres
Publié: (2026)
par: Jawanpuria, Pratik, et autres
Publié: (2026)
ScaleBiO: Scalable Bilevel Optimization for LLM Data Reweighting
par: Pan, Rui, et autres
Publié: (2024)
par: Pan, Rui, et autres
Publié: (2024)
Learning-Rate-Free Stochastic Optimization over Riemannian Manifolds
par: Dodd, Daniel, et autres
Publié: (2024)
par: Dodd, Daniel, et autres
Publié: (2024)
Riemannian Bilevel Optimization
par: Dutta, Sanchayan, et autres
Publié: (2024)
par: Dutta, Sanchayan, et autres
Publié: (2024)
Sobolev Gradient Ascent for Optimal Transport: Barycenter Optimization and Convergence Analysis
par: Kim, Kaheon, et autres
Publié: (2025)
par: Kim, Kaheon, et autres
Publié: (2025)
Finite-Time Analysis of Stochastic Nonconvex Nonsmooth Optimization on the Riemannian Manifolds
par: Sahinoglu, Emre, et autres
Publié: (2025)
par: Sahinoglu, Emre, et autres
Publié: (2025)
Efficient Optimization with Orthogonality Constraint: a Randomized Riemannian Submanifold Method
par: Han, Andi, et autres
Publié: (2025)
par: Han, Andi, et autres
Publié: (2025)
Riemannian Optimization for Non-convex Euclidean Distance Geometry with Global Recovery Guarantees
par: Smith, Chandler, et autres
Publié: (2024)
par: Smith, Chandler, et autres
Publié: (2024)
Scalable Kernel Inverse Optimization
par: Long, Youyuan, et autres
Publié: (2024)
par: Long, Youyuan, et autres
Publié: (2024)
Modified K-means Algorithm with Local Optimality Guarantees
par: Li, Mingyi, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Mingyi, et autres
Publié: (2025)
AdaFisher: Adaptive Second Order Optimization via Fisher Information
par: Gomes, Damien Martins, et autres
Publié: (2024)
par: Gomes, Damien Martins, et autres
Publié: (2024)
A Split-Client Approach to Second-Order Optimization
par: Chayti, El Mahdi, et autres
Publié: (2025)
par: Chayti, El Mahdi, et autres
Publié: (2025)
Nonnegative Low-rank Matrix Recovery Can Have Spurious Local Minima
par: Zhang, Richard Y.
Publié: (2025)
par: Zhang, Richard Y.
Publié: (2025)
Sharp Global Guarantees for Nonconvex Low-rank Recovery in the Noisy Overparameterized Regime
par: Zhang, Richard Y.
Publié: (2021)
par: Zhang, Richard Y.
Publié: (2021)
Improved Global Guarantees for the Nonconvex Burer--Monteiro Factorization via Rank Overparameterization
par: Zhang, Richard Y.
Publié: (2022)
par: Zhang, Richard Y.
Publié: (2022)
Scalable First-order Method for Certifying Optimal k-Sparse GLMs
par: Liu, Jiachang, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Jiachang, et autres
Publié: (2025)
Convergence Analysis of the Wasserstein Proximal Algorithm beyond Geodesic Convexity
par: Zhu, Shuailong, et autres
Publié: (2025)
par: Zhu, Shuailong, et autres
Publié: (2025)
Scalable Mixed-Integer Optimization with Neural Constraints via Dual Decomposition
par: Zeng, Shuli, et autres
Publié: (2025)
par: Zeng, Shuli, et autres
Publié: (2025)
Tame Riemannian Stochastic Approximation
par: Aspman, Johannes, et autres
Publié: (2023)
par: Aspman, Johannes, et autres
Publié: (2023)
Riemannian Neural Optimal Transport
par: Micheli, Alessandro, et autres
Publié: (2026)
par: Micheli, Alessandro, et autres
Publié: (2026)
Mirror Descent on Riemannian Manifolds
par: Jiang, Jiaxin, et autres
Publié: (2026)
par: Jiang, Jiaxin, et autres
Publié: (2026)
Contextual Optimization under Covariate Shift: A Robust Approach by Intersecting Wasserstein Balls
par: Wang, Tianyu, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Tianyu, et autres
Publié: (2024)
Scalable Min-Max Optimization via Primal-Dual Exact Pareto Optimization
par: Park, Sangwoo, et autres
Publié: (2025)
par: Park, Sangwoo, et autres
Publié: (2025)
Low-Rank Extragradient Methods for Scalable Semidefinite Optimization
par: Garber, Dan, et autres
Publié: (2024)
par: Garber, Dan, et autres
Publié: (2024)
Local convergence of simultaneous min-max algorithms to differential equilibrium on Riemannian manifold
par: Zhang, Sixin
Publié: (2024)
par: Zhang, Sixin
Publié: (2024)
Documents similaires
-
Statistically Optimal K-means Clustering via Nonnegative Low-rank Semidefinite Programming
par: Zhuang, Yubo, et autres
Publié: (2023) -
Universal Online Convex Optimization Meets Second-order Bounds
par: Zhang, Lijun, et autres
Publié: (2021) -
Convergence and Complexity Guarantee for Inexact First-order Riemannian Optimization Algorithms
par: Li, Yuchen, et autres
Publié: (2024) -
Sophia: A Scalable Stochastic Second-order Optimizer for Language Model Pre-training
par: Liu, Hong, et autres
Publié: (2023) -
Adaptive and Optimal Second-order Optimistic Methods for Minimax Optimization
par: Jiang, Ruichen, et autres
Publié: (2024)