Bayesian Optimization on Networks
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Li, Wenwen, Sanz-Alonso, Daniel, Yang, Ruiyi |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Continuous Data Assimilation with Learned Surrogate Dynamics
di: Li, Wenwen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Wenwen, et al.
Pubblicazione: (2026)
Nonlinear Dimensionality Reduction Techniques for Bayesian Optimization
di: Long, Luo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Long, Luo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Trust-Region Sequential Quadratic Programming for Stochastic Optimization with Random Models
di: Fang, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fang, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Gauss-Newton Approach for Min-Max Optimization in Generative Adversarial Networks
di: Mishra, Neel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mishra, Neel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Dimensionality Reduction Techniques for Global Bayesian Optimisation
di: Long, Luo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Long, Luo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scalable Acceleration for Classification-Based Derivative-Free Optimization
di: Han, Tianyi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Han, Tianyi, et al.
Pubblicazione: (2023)
Quantitative Convergences of Lie Group Momentum Optimizers
di: Kong, Lingkai, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kong, Lingkai, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adaptive Proximal Gradient Method for Convex Optimization
di: Malitsky, Yura, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Malitsky, Yura, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Natural Primal-Dual Hybrid Gradient Method for Adversarial Neural Network Training on Solving Partial Differential Equations
di: Liu, Shu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Shu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Primal-Dual Methods for Nonsmooth Nonconvex Optimization with Orthogonality Constraints
di: Zhu, Linglingzhi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhu, Linglingzhi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Super Gradient Descent: Global Optimization requires Global Gradient
di: Achour, Seifeddine
Pubblicazione: (2024)
di: Achour, Seifeddine
Pubblicazione: (2024)
Enhanced Adaptive Gradient Algorithms for Nonconvex-PL Minimax Optimization
di: Huang, Feihu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Huang, Feihu, et al.
Pubblicazione: (2023)
Fast Unconstrained Optimization via Hessian Averaging and Adaptive Gradient Sampling Methods
di: O'Leary-Roseberry, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: O'Leary-Roseberry, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Shape Derivative-Informed Neural Operators with Application to Risk-Averse Shape Optimization
di: Gong, Xindi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gong, Xindi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Adaptive Lipschitz-Free Conditional Gradient Methods for Stochastic Composite Nonconvex Optimization
di: Yuan, Ganzhao
Pubblicazione: (2026)
di: Yuan, Ganzhao
Pubblicazione: (2026)
UAdam: Unified Adam-Type Algorithmic Framework for Non-Convex Stochastic Optimization
di: Jiang, Yiming, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Jiang, Yiming, et al.
Pubblicazione: (2023)
OptEMA: Adaptive Exponential Moving Average for Stochastic Optimization with Zero-Noise Optimality
di: Yuan, Ganzhao
Pubblicazione: (2026)
di: Yuan, Ganzhao
Pubblicazione: (2026)
A Block Coordinate Descent Method for Nonsmooth Composite Optimization under Orthogonality Constraints
di: Yuan, Ganzhao
Pubblicazione: (2023)
di: Yuan, Ganzhao
Pubblicazione: (2023)
End-to-End Mesh Optimization of a Hybrid Deep Learning Black-Box PDE Solver
di: Ma, Shaocong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ma, Shaocong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Modified Loss of Momentum Gradient Descent: Fine-Grained Analysis
di: Cattaneo, Matias D., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cattaneo, Matias D., et al.
Pubblicazione: (2025)
Online Covariance Matrix Estimation in Sketched Newton Methods
di: Kuang, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kuang, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
AutoBalance: An Automatic Balancing Framework for Training Physics-Informed Neural Networks
di: An, Kang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: An, Kang, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Width Scaling of Neural Optimizers Under Matrix Operator Norms I: Row/Column Normalization and Hyperparameter Transfer
di: Xu, Ruihan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xu, Ruihan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Solving Elliptic Optimal Control Problems via Neural Networks and Optimality System
di: Dai, Yongcheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Dai, Yongcheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
Dynamic Proximal Gradient Algorithms for Schatten-$p$ Quasi-Norm Regularized Problems
di: Shen, Weiping, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Shen, Weiping, et al.
Pubblicazione: (2026)
Gradient is All You Need? How Consensus-Based Optimization can be Interpreted as a Stochastic Relaxation of Gradient Descent
di: Riedl, Konstantin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Riedl, Konstantin, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Variational Framework for Residual-Based Adaptivity in Neural PDE Solvers and Operator Learning
di: Toscano, Juan Diego, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Toscano, Juan Diego, et al.
Pubblicazione: (2025)
KANtrol: A Physics-Informed Kolmogorov-Arnold Network Framework for Solving Multi-Dimensional and Fractional Optimal Control Problems
di: Aghaei, Alireza Afzal
Pubblicazione: (2024)
di: Aghaei, Alireza Afzal
Pubblicazione: (2024)
Stability Preserving Data-driven Models With Latent Dynamics
di: Luo, Yushuang, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Luo, Yushuang, et al.
Pubblicazione: (2022)
Online Statistical Inference of Constrained Stochastic Optimization via Random Scaling
di: Du, Xinchen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Du, Xinchen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Derivative-Free Sequential Quadratic Programming for Equality-Constrained Stochastic Optimization
di: Na, Sen
Pubblicazione: (2025)
di: Na, Sen
Pubblicazione: (2025)
Curvature-Aware Optimization for High-Accuracy Physics-Informed Neural Networks
di: Jnini, Anas, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Jnini, Anas, et al.
Pubblicazione: (2026)
Linear convergence of forward-backward accelerated algorithms without knowledge of the modulus of strong convexity
di: Li, Bowen, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Bowen, et al.
Pubblicazione: (2023)
Nonlinear Assimilation via Score-based Sequential Langevin Sampling
di: Ding, Zhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ding, Zhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Anderson Acceleration in Nonsmooth Problems: Local Convergence via Active Manifold Identification
di: Li, Kexin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Kexin, et al.
Pubblicazione: (2024)
WinQ: Accelerating Quantization-Aware Training of Language Models Around Saddle Points
di: Li, Dongyue, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Dongyue, et al.
Pubblicazione: (2026)
Dual Cone Gradient Descent for Training Physics-Informed Neural Networks
di: Hwang, Youngsik, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hwang, Youngsik, et al.
Pubblicazione: (2024)
Designing MacPherson Suspension Architectures using Bayesian Optimization
di: Thomas, Sinnu Susan, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Thomas, Sinnu Susan, et al.
Pubblicazione: (2022)
Generative Neural Operators of Log-Complexity Can Simultaneously Solve Infinitely Many Convex Programs
di: Kratsios, Anastasis, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kratsios, Anastasis, et al.
Pubblicazione: (2025)
High Probability Complexity Bounds of Trust-Region Stochastic Sequential Quadratic Programming with Heavy-Tailed Noise
di: Fang, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fang, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Continuous Data Assimilation with Learned Surrogate Dynamics
di: Li, Wenwen, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Nonlinear Dimensionality Reduction Techniques for Bayesian Optimization
di: Long, Luo, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Trust-Region Sequential Quadratic Programming for Stochastic Optimization with Random Models
di: Fang, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2024) -
A Gauss-Newton Approach for Min-Max Optimization in Generative Adversarial Networks
di: Mishra, Neel, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Dimensionality Reduction Techniques for Global Bayesian Optimisation
di: Long, Luo, et al.
Pubblicazione: (2024)