Buchumschlag

Parameter-free Algorithms for the Stochastically Extended Adversarial Model

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wang, Shuche, Barik, Adarsh, Zhao, Peng, Tan, Vincent Y. F.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Optimization and Control
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

LEARN: An Invex Loss for Outlier Oblivious Robust Online Optimization
von: Barik, Adarsh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bandit Convex Optimization with Gradient Prediction Adaptivity
von: Wang, Shuche, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Adversarial Water-Filling: Theory, Algorithms and Foundation Model
von: Tong, Xindi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On the Convergence of (Stochastic) Gradient Descent for Kolmogorov--Arnold Networks
von: Gao, Yihang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Muon Outperforms Adam in Tail-End Associative Memory Learning
von: Wang, Shuche, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Fully Parameter-Free Stochastic Optimization: Grid Search with Self-Bounding Analysis
von: Zhao, Yuheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Parameter-free Mirror Descent
von: Jacobsen, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Parameter Symmetry and Noise Equilibrium of Stochastic Gradient Descent
von: Ziyin, Liu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Accelerated Parameter-Free Stochastic Optimization
von: Kreisler, Itai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

How Free is Parameter-Free Stochastic Optimization?
von: Attia, Amit, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Asynchronous Distributed Optimization with Delay-free Parameters
von: Wu, Xuyang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

The Sample Complexity of Parameter-Free Stochastic Convex Optimization
von: Lawrence, Jared, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Accelerated Rates between Stochastic and Adversarial Online Convex Optimization
von: Sachs, Sarah, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Parameter-free Clipped Gradient Descent Meets Polyak
von: Takezawa, Yuki, et al.
Veröffentlicht: (2024)

humancompatible.train: Implementing Optimization Algorithms for Stochastically-Constrained Stochastic Optimization Problems
von: Kliachkin, Andrii, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimal Algorithms for Stochastic Complementary Composite Minimization
von: d'Aspremont, Alexandre, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Optimal Algorithms for Online Convex Optimization with Adversarial Constraints
von: Sinha, Abhishek, et al.
Veröffentlicht: (2023)

An Optimistic Algorithm for Online Convex Optimization with Adversarial Constraints
von: Lekeufack, Jordan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Simple, Optimal and Efficient Algorithm for Online Exp-Concave Optimization
von: Wang, Yi-Han, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Single-Loop Deterministic and Stochastic Interior-Point Algorithms for Nonlinearly Constrained Optimization
von: Curtis, Frank E., et al.
Veröffentlicht: (2024)

SOREL: A Stochastic Algorithm for Spectral Risks Minimization
von: Ge, Yuze, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Convergence Rate of the Last Iterate of Stochastic Proximal Algorithms
von: Vaidyan, Kevin Kurian Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

The Stochastic Proximal Distance Algorithm
von: Jiang, Haoyu, et al.
Veröffentlicht: (2022)

A Variance-Reduced Stochastic Gradient Tracking Algorithm for Decentralized Optimization with Orthogonality Constraints
von: Wang, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Derivative-free Alternating Projection Algorithms for General Nonconvex-Concave Minimax Problems
von: Xu, Zi, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Adaptive Algorithms with Sharp Convergence Rates for Stochastic Hierarchical Optimization
von: Gong, Xiaochuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Faster Gradient-Free Algorithms for Nonsmooth Nonconvex Stochastic Optimization
von: Chen, Lesi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

An Accelerated Algorithm for Stochastic Bilevel Optimization under Unbounded Smoothness
von: Gong, Xiaochuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Stochastic Conjugate Subgradient Algorithm For Kernel Support Vector Machines
von: Zhang, Di, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Finite-Time Minimax Bounds and an Optimal Lyapunov Policy in Queueing Control
von: Liu, Yujie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Near-Optimal Single-Loop Stochastic Algorithm for Convex Finite-Sum Coupled Compositional Optimization
von: Wang, Bokun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Stability and Generalization for Stochastic Recursive Momentum-based Algorithms for (Strongly-)Convex One to $K$-Level Stochastic Optimizations
von: Pan, Xiaokang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Multi-objective Newton Optimization Algorithm for Hyper-Parameter Search
von: Xu, Qinwu
Veröffentlicht: (2024)

Faster Stochastic Algorithms for Minimax Optimization under Polyak--Łojasiewicz Conditions
von: Chen, Lesi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

An Efficient Stochastic Algorithm for Decentralized Nonconvex-Strongly-Concave Minimax Optimization
von: Chen, Lesi, et al.
Veröffentlicht: (2022)

A Stochastic-Gradient-based Interior-Point Algorithm for Solving Smooth Bound-Constrained Optimization Problems
von: Curtis, Frank E., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Stochastic Trust-Region Methods for Over-parameterized Models
von: Yang, Aike, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Stochastic set-valued optimization and its application to robust learning
von: Giovannelli, Tommaso, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Parameter-Free Algorithms for Performative Regret Minimization under Decision-Dependent Distributions
von: Park, Sungwoo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Completely Parameter-Free Single-Loop Algorithms for Nonconvex-Concave Minimax Problems
von: Yang, Junnan, et al.
Veröffentlicht: (2024)