DyKAF: Dynamical Kronecker Approximation of the Fisher Information Matrix for Gradient Preconditioning
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Yudin, Nikolay, Grishina, Ekaterina, Veprikov, Andrey, Beznosikov, Alexandr, Rakhuba, Maxim |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
COALA: Numerically Stable and Efficient Framework for Context-Aware Low-Rank Approximation
di: Parkina, Uliana, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Parkina, Uliana, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multiscale Neural Networks for Approximating Green's Functions
di: Hao, Wenrui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hao, Wenrui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Accelerating Newton-Schulz Iteration for Orthogonalization via Chebyshev-type Polynomials
di: Grishina, Ekaterina, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Grishina, Ekaterina, et al.
Pubblicazione: (2025)
Expansive Natural Neural Gradient Flows for Energy Minimization
di: Dahmen, Wolfgang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dahmen, Wolfgang, et al.
Pubblicazione: (2025)
A discontinuous Galerkin plane wave neural network method for Helmholtz equation and Maxwell's equations
di: Yuan, Long, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yuan, Long, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Neural Multigrid Solver for Helmholtz Equations with High Wavenumber and Heterogeneous Media
di: Cui, Chen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cui, Chen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Discontinuous hybrid neural networks for the one-dimensional partial differential equations
di: Wang, Xiaoyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Xiaoyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Space-time parallel scaling of Parareal with a physics-informed Fourier Neural Operator coarse propagator applied to the Black-Scholes equation
di: Ibrahim, Abdul Qadir, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ibrahim, Abdul Qadir, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning a generalized multiscale prolongation operator
di: Liu, Yucheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Yucheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
A framework of discontinuous Galerkin neural networks for iteratively approximating residuals
di: Yuan, Long, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yuan, Long, et al.
Pubblicazione: (2025)
Leveraging Operator Learning to Accelerate Convergence of the Preconditioned Conjugate Gradient Method
di: Kopaničáková, Alena, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kopaničáková, Alena, et al.
Pubblicazione: (2025)
LoRA meets Riemannion: Muon Optimizer for Parametrization-independent Low-Rank Adapters
di: Bogachev, Vladimir, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bogachev, Vladimir, et al.
Pubblicazione: (2025)
Coupling-Robust Accuracy in Multiphysics Physics Informed Neural Networks via Kronecker-Preconditioned Optimization
di: Park, Youngjae, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Park, Youngjae, et al.
Pubblicazione: (2026)
Neural Approximate Inverse Preconditioners
di: Xu, Tianshi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Tianshi, et al.
Pubblicazione: (2025)
SVD-Preconditioned Gradient Descent Method for Solving Nonlinear Least Squares Problems
di: Chang, Zhipeng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chang, Zhipeng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Pay Attention to Attention Distribution: A New Local Lipschitz Bound for Transformers
di: Yudin, Nikolay, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yudin, Nikolay, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Neural-Operator Preconditioned Newton Method for Accelerated Nonlinear Solvers
di: Lee, Youngkyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Youngkyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Randomized Matrix Sketching for Neural Network Training and Gradient Monitoring
di: Antil, Harbir, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Antil, Harbir, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multifidelity domain decomposition-based physics-informed neural networks and operators for time-dependent problems
di: Heinlein, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Heinlein, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Paired Autoencoder Framework for Inverse Problems via Bayes Risk Minimization
di: Hart, Emma, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hart, Emma, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Model Discovery Using Domain Decomposition and PINNs
di: Saha, Tirtho S., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Saha, Tirtho S., et al.
Pubblicazione: (2024)
A neuron-wise subspace correction method for the finite neuron method
di: Park, Jongho, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Park, Jongho, et al.
Pubblicazione: (2022)
Neural Preconditioning via Krylov Subspace Geometry
di: Dimola, Nunzio, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dimola, Nunzio, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Flow-rate-conserving CNN-based Domain Decomposition Method for Blood Flow Simulations
di: Klaes, Simon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Klaes, Simon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive Multilevel Neural Networks for Parametric PDEs with Error Estimation
di: Schütte, Janina E., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schütte, Janina E., et al.
Pubblicazione: (2024)
Accuracy and stability of Artificial Neural Networks for HP-Splines frequency parameter selection
di: Bruni, Vittoria, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bruni, Vittoria, et al.
Pubblicazione: (2026)
A reduced order Schwarz method for nonlinear multiscale elliptic equations based on two-layer neural networks
di: Chen, Shi, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Chen, Shi, et al.
Pubblicazione: (2021)
Non-Asymptotic Analysis of Projected Gradient Descent for Physics-Informed Neural Networks
di: Nießen, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nießen, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Neural Approximated Virtual Element Method for Elasticity Problems
di: Berrone, Stefano, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Berrone, Stefano, et al.
Pubblicazione: (2025)
Two-level overlapping additive Schwarz preconditioner for training scientific machine learning applications
di: Lee, Youngkyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lee, Youngkyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing training of physics-informed neural networks using domain-decomposition based preconditioning strategies
di: Kopaničáková, Alena, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kopaničáková, Alena, et al.
Pubblicazione: (2023)
Diffusion-based Models for Unpaired Super-resolution in Fluid Dynamics
di: Xu, Wuzhe, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Wuzhe, et al.
Pubblicazione: (2025)
An Additively Preconditioned Trust Region Strategy for Machine Learning
di: Alegría, Samuel Cruz, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Alegría, Samuel Cruz, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multilevel Training for Kolmogorov Arnold Networks
di: Southworth, Ben S., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Southworth, Ben S., et al.
Pubblicazione: (2026)
Deep Micro Solvers for Rough-Wall Stokes Flow in a Heterogeneous Multiscale Method
di: Ström, Emanuel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ström, Emanuel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Improving Sketching Algorithms for Low-Rank Matrix Approximation via Sketch-Power Iterations
di: Chang, Chao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chang, Chao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Randomized Large-Scale Quaternion Matrix Approximation: Practical Rangefinders and One-Pass Algorithm
di: Chang, Chao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chang, Chao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Model Parallel Training and Transfer Learning for Convolutional Neural Networks by Domain Decomposition
di: Klawonn, Axel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Klawonn, Axel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Domain-decomposed image classification algorithms using linear discriminant analysis and convolutional neural networks
di: Klawonn, Axel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Klawonn, Axel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Objective Value Change and Shape-Based Accelerated Optimization for the Neural Network Approximation
di: Xie, Pengcheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xie, Pengcheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
COALA: Numerically Stable and Efficient Framework for Context-Aware Low-Rank Approximation
di: Parkina, Uliana, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Multiscale Neural Networks for Approximating Green's Functions
di: Hao, Wenrui, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Accelerating Newton-Schulz Iteration for Orthogonalization via Chebyshev-type Polynomials
di: Grishina, Ekaterina, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Expansive Natural Neural Gradient Flows for Energy Minimization
di: Dahmen, Wolfgang, et al.
Pubblicazione: (2025) -
A discontinuous Galerkin plane wave neural network method for Helmholtz equation and Maxwell's equations
di: Yuan, Long, et al.
Pubblicazione: (2025)