Buchumschlag

Exact Gaussian Moment Matching for Residual Networks: a Second-Order Method

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Kuang, Simon, Lin, Xinfan
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning Numerical Analysis
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Sketchy Moment Matching: Toward Fast and Provable Data Selection for Finetuning
von: Dong, Yijun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Regularity of Second-Order Elliptic PDEs in Spectral Barron Spaces
von: Chen, Ziang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Second Order Ensemble Langevin Method for Sampling and Inverse Problems
von: Liu, Ziming, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Policy Gradient with Second Order Momentum
von: Sun, Tianyu
Veröffentlicht: (2025)

Chebyshev Moment Regularization (CMR): Condition-Number Control with Moment Shaping
von: Baek, Jinwoo
Veröffentlicht: (2025)

PirateNets: Physics-informed Deep Learning with Residual Adaptive Networks
von: Wang, Sifan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generalization Limits of In-Context Operator Networks for Higher-Order Partial Differential Equations
von: Mahowald, Jamie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Supervised and Unsupervised Neural Network Solver for First Order Hyperbolic Nonlinear PDEs
von: Baba, Zakaria, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Solving All Regression Models For Learning Gaussian Networks Using Givens Rotations
von: Alipourfard, Borzou, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Exact and approximate error bounds for physics-informed neural networks
von: Chantada, Augusto T., et al.
Veröffentlicht: (2024)

High-Resolution Tensor-Network Fourier Methods for Exponentially Compressed Non-Gaussian Aggregate Distributions
von: Rodríguez-Aldavero, Juan José, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Minimisation of Submodular Functions Using Gaussian Zeroth-Order Random Oracles
von: Farzin, Amir Ali, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Assumed Density Filtering and Smoothing with Neural Network Surrogate Models
von: Kuang, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

From Simple to Complex: Curriculum-Guided Physics-Informed Neural Networks via Gaussian Mixture Models
von: Yang, Jianan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Trajectory Generator Matching for Time Series
von: Jahn, T., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sharp Convergence Rates for Matching Pursuit
von: Klusowski, Jason M., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Adaptive-Growth Randomized Neural Networks for Level-Set Computation of Multivalued Nonlinear First-Order PDEs with Hyperbolic Characteristics
von: Dang, Haoning, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Pychop: Emulating Low-Precision Arithmetic in Numerical Methods and Neural Networks
von: Carson, Erin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Online Covariance Matrix Estimation in Sketched Newton Methods
von: Kuang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Affine Invariant Ensemble Transform Methods to Improve Predictive Uncertainty in Neural Networks
von: Bhandari, Diksha, et al.
Veröffentlicht: (2023)

eXtended Physics Informed Neural Network Method for Fracture Mechanics Problems
von: Lotfalian, Amin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Stochastic Dimension Implicit Functional Projections for Exact Integral Conservation in High-Dimensional PINNs
von: Liang, Zhangyong
Veröffentlicht: (2026)

KROM: Kernelized Reduced Order Modeling
von: Bacho, Aras, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Green Multigrid Network
von: Lin, Ye, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generative Adversarial Reduced Order Modelling
von: Coscia, Dario, et al.
Veröffentlicht: (2023)

DeltaPhi: Physical States Residual Learning for Neural Operators in Data-Limited PDE Solving
von: Yue, Xihang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Solving Roughly Forced Nonlinear PDEs via Misspecified Kernel Methods and Neural Networks
von: Baptista, Ricardo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Convergence of Stochastic Gradient Methods for Wide Two-Layer Physics-Informed Neural Networks
von: Jin, Bangti, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Multiple Transferable Neural Network Method with Domain Decomposition for Elliptic Interface Problems
von: Lu, Tianzheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Data-Parallel Neural Network Training via Nonlinearly Preconditioned Trust-Region Method
von: Alegría, Samuel A. Cruz, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FastLSQ: Solving PDEs in One Shot via Fourier Features with Exact Analytical Derivatives
von: Sulc, Antonin
Veröffentlicht: (2026)

Fast Convergence for High-Order ODE Solvers in Diffusion Probabilistic Models
von: Huang, Daniel Zhengyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Exact Constraint Enforcement in Physics-Informed Extreme Learning Machines using Null-Space Projection Framework
von: Mishra, Rishi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bayesian Quadrature: Gaussian Processes for Integration
von: Mahsereci, Maren, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Constructing Gaussian Processes via Samplets
von: Neugebauer, Marcel
Veröffentlicht: (2024)

Slicing the Gaussian Mixture Wasserstein Distance
von: Piening, Moritz, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Calibrated Computation-Aware Gaussian Processes
von: Hegde, Disha, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning the Exact Time Integration Algorithm for Initial Value Problems by Randomized Neural Networks
von: Dong, Suchuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

N-Adaptive Ritz Method: A Neural Network Enriched Partition of Unity for Boundary Value Problems
von: Baek, Jonghyuk, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Preconditioned Additive Gaussian Processes with Fourier Acceleration
von: Wagner, Theresa, et al.
Veröffentlicht: (2025)