Towards Continuous-Time Approximations for Stochastic Gradient Descent without Replacement
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | Perko, Stefan |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Modified Equations for Stochastic Optimization
von: Perko, Stefan
Veröffentlicht: (2025)
von: Perko, Stefan
Veröffentlicht: (2025)
Stochastic Differential Equations models for Least-Squares Stochastic Gradient Descent
von: Schertzer, Adrien, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Schertzer, Adrien, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Limit Theorems for Stochastic Gradient Descent with Infinite Variance
von: Blanchet, Jose, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Blanchet, Jose, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Characterizing Dynamical Stability of Stochastic Gradient Descent in Overparameterized Learning
von: Chemnitz, Dennis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chemnitz, Dennis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Controlling the Flow: Stability and Convergence for Stochastic Gradient Descent with Decaying Regularization
von: Kassing, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kassing, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Limit Theorems for Stochastic Gradient Descent in High-Dimensional Single-Layer Networks
von: Rangriz, Parsa
Veröffentlicht: (2025)
von: Rangriz, Parsa
Veröffentlicht: (2025)
Algorithmic Stability of Stochastic Gradient Descent with Momentum under Heavy-Tailed Noise
von: Dang, Thanh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dang, Thanh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Exact Dynamics of Multi-class Stochastic Gradient Descent
von: Collins-Woodfin, Elizabeth, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Collins-Woodfin, Elizabeth, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Gaussian Approximation and Multiplier Bootstrap for Stochastic Gradient Descent
von: Sheshukova, Marina, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sheshukova, Marina, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Type-II Saddles and Probabilistic Stability of Stochastic Gradient Descent
von: Ziyin, Liu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ziyin, Liu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Dichotomy of Feature Learning and Unlearning: Fast-Slow Analysis on Neural Networks with Stochastic Gradient Descent
von: Imai, Shota, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Imai, Shota, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Stochastic Gradient Descent Revisited
von: Louzi, Azar
Veröffentlicht: (2024)
von: Louzi, Azar
Veröffentlicht: (2024)
Decentralized Proximal Stochastic Gradient Langevin Dynamics
von: Islam, Mohammad Rafiqul, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Islam, Mohammad Rafiqul, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Steady-State Behavior of Constant-Stepsize Stochastic Approximation: Gaussian Approximation and Tail Bounds
von: Wang, Zedong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Zedong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Approximation to Deep Q-Network by Stochastic Delay Differential Equations
von: Lu, Jianya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lu, Jianya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Decoupled Functional Central Limit Theorems for Two-Time-Scale Stochastic Approximation
von: Han, Yuze, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Han, Yuze, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Improved Finite-Particle Convergence Rates for Stein Variational Gradient Descent
von: Banerjee, Sayan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Banerjee, Sayan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stochastic Port-Hamiltonian Neural Networks: Universal Approximation with Passivity Guarantees
von: Di Persio, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Di Persio, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Exact Gradients for Stochastic Spiking Neural Networks Driven by Rough Signals
von: Holberg, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Holberg, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards an Approximation Theory of Observable Operator Models
von: Anyszka, Wojciech
Veröffentlicht: (2024)
von: Anyszka, Wojciech
Veröffentlicht: (2024)
Convergence of Two Time-Scale Stochastic Approximation: A Martingale Approach
von: Vidyasagar, Mathukumalli
Veröffentlicht: (2026)
von: Vidyasagar, Mathukumalli
Veröffentlicht: (2026)
A General-Purpose Theorem for High-Probability Bounds of Stochastic Approximation with Polyak Averaging
von: Khodadadian, Sajad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Khodadadian, Sajad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Score matching for bridges without learning time-reversals
von: Baker, Elizabeth L., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Baker, Elizabeth L., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Flatness-Aware Stochastic Gradient Langevin Dynamics
von: Bruno, Stefano, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bruno, Stefano, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Stochastic Gradient Descent in Non-Convex Problems: Asymptotic Convergence with Relaxed Step-Size via Stopping Time Methods
von: Jin, Ruinan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jin, Ruinan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Markov Chain Variance Estimation: A Stochastic Approximation Approach
von: Agrawal, Shubhada, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Agrawal, Shubhada, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stochastic Modified Flows for Riemannian Stochastic Gradient Descent
von: Gess, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gess, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Concentration of General Stochastic Approximation Under Heavy-Tailed Markovian Noise
von: Agrawal, Shubhada, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Agrawal, Shubhada, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Differentially Private Stochastic Gradient Descent with Fixed-Size Minibatches: Tighter RDP Guarantees with or without Replacement
von: Birrell, Jeremiah, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Birrell, Jeremiah, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Neural Continuous-Time Markov Chain: Discrete Diffusion via Decoupled Jump Timing and Direction
von: Li, Jingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Jingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Annealed Stein Variational Gradient Descent for Improved Uncertainty Estimation in Full-Waveform Inversion
von: Corrales, Miguel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Corrales, Miguel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Analysing heavy-tail properties of Stochastic Gradient Descent by means of Stochastic Recurrence Equations
von: Damek, Ewa, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Damek, Ewa, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Value Mirror Descent for Reinforcement Learning
von: Jia, Zhichao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Jia, Zhichao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Is Learning in Biological Neural Networks based on Stochastic Gradient Descent? An analysis using stochastic processes
von: Christensen, Sören, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Christensen, Sören, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Stochastic Operator Network: A Stochastic Maximum Principle Based Approach to Operator Learning
von: Bausback, Ryan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bausback, Ryan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Parameter Estimation in Stochastic Differential Equations via Wiener Chaos Expansion and Stochastic Gradient Descent
von: Delgado-Vences, Francisco, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Delgado-Vences, Francisco, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Stochastic Clock Attention for Aligning Continuous and Ordered Sequences
von: Soh, Hyungjoon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Soh, Hyungjoon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Gaussian Approximation for Asynchronous Q-learning
von: Rubtsov, Artemy, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rubtsov, Artemy, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Interpretable Neural Approximation of Stochastic Reaction Dynamics with Guaranteed Reliability
von: Badolle, Quentin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Badolle, Quentin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Random-Bridges as Stochastic Transports for Generative Models
von: Goria, Stefano, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Goria, Stefano, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Modified Equations for Stochastic Optimization
von: Perko, Stefan
Veröffentlicht: (2025) -
Stochastic Differential Equations models for Least-Squares Stochastic Gradient Descent
von: Schertzer, Adrien, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Limit Theorems for Stochastic Gradient Descent with Infinite Variance
von: Blanchet, Jose, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Characterizing Dynamical Stability of Stochastic Gradient Descent in Overparameterized Learning
von: Chemnitz, Dennis, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Controlling the Flow: Stability and Convergence for Stochastic Gradient Descent with Decaying Regularization
von: Kassing, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2025)