Buchumschlag

Learning to accelerate Krasnosel'skii-Mann fixed-point iterations with guarantees

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Martin, Andrea, Belgioioso, Giuseppe
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Systems and Control Machine Learning Optimization and Control
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Stochastic Krasnosel skii-Mann Iterations in Banach Spaces with Bregman Distances
von: Sababe, Saeed Hashemi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning to optimize with guarantees: a complete characterization of linearly convergent algorithms
von: Martin, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards a Systems Theory of Algorithms
von: Dörfler, Florian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Two-step Krasnosel'skii-Mann Algorithm with Adaptive Momentum and Its Applications to Image Denoising and Matrix Completion
von: He, Yongxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

End-to-end guarantees for indirect data-driven control of bilinear systems with finite stochastic data
von: Chatzikiriakos, Nicolas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Automatic nonlinear MPC approximation with closed-loop guarantees
von: Tokmak, Abdullah, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Finite-sample guarantees for data-driven forward-backward operator methods
von: Fabiani, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Network-aware Recommender System via Online Feedback Optimization
von: Chandrasekaran, Sanjay, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A universal policy wrapper with guarantees
von: Bolychev, Anton, et al.
Veröffentlicht: (2025)

From exponential to finite/fixed-time stability: Applications to optimization
von: Ozaslan, Ibrahim K., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Decentralized Feedback Optimization via Sensitivity Decoupling: Stability and Sub-optimality
von: Wang, Wenbin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Convergence and stability of Q-learning in Hierarchical Reinforcement Learning
von: Manenti, Massimiliano, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Tradeoffs between convergence rate and noise amplification for momentum-based accelerated optimization algorithms
von: Mohammadi, Hesameddin, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Online Convex Optimization and Integral Quadratic Constraints: An automated approach to regret analysis
von: Jakob, Fabian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Resilient Constrained Reinforcement Learning
von: Ding, Dongsheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Learning to Sparsify Stochastic Linear Bandits
von: Wang, Zhengmiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Online Learning for Supervisory Switching Control
von: Sun, Haoyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On the Foundation of Distributionally Robust Reinforcement Learning
von: Wang, Shengbo, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Communication-Efficient Learning for Satellite Constellations
von: Tudose, Ruxandra-Stefania, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Safe Online Control-Informed Learning
von: Zhou, Tianyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Communication-Efficient Stochastic Distributed Learning
von: Ren, Xiaoxing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Integration Matters for Learning PDEs with Backward SDEs
von: Park, Sungje, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Jointly Computation- and Communication-Efficient Distributed Learning
von: Ren, Xiaoxing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

(Un)supervised Learning of Maximal Lyapunov Functions
von: Barreau, Matthieu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Linear Dynamics from Bilinear Observations
von: Sattar, Yahya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Offline Reinforcement Learning via Inverse Optimization
von: Dimanidis, Ioannis, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust Q-Learning under Corrupted Rewards
von: Maity, Sreejeet, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Exactly Linearizable Deep Dynamics Models
von: Moriyasu, Ryuta, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Modular Distributed Nonconvex Learning with Error Feedback
von: Carnevale, Guido, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Offline Hierarchical Reinforcement Learning via Inverse Optimization
von: Schmidt, Carolin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimism as Risk-Seeking in Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Zhang, Runyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Meta-Learning for Physically-Constrained Neural System Identification
von: Chakrabarty, Ankush, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Operator Models for Continuous-Time Offline Reinforcement Learning
von: Hoischen, Nicolas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Heat Death of Generative Models in Closed-Loop Learning
von: Marchi, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On Building Myopic MPC Policies using Supervised Learning
von: Orrico, Christopher A., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Decentralized Linear Quadratic Regulators with $\sqrt{T}$ Regret
von: Ye, Lintao, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Employing Federated Learning for Training Autonomous HVAC Systems
von: Hagström, Fredrik, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Newton and interior-point methods for (constrained) nonconvex-nonconcave minmax optimization with stability and instability guarantees
von: Chinchilla, Raphael, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Online Learning of Kalman Filtering: From Output to State Estimation
von: Ye, Lintao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards Fast Rates for Federated and Multi-Task Reinforcement Learning
von: Zhu, Feng, et al.
Veröffentlicht: (2024)