Learning to Discover Iterative Spectral Algorithms
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Liu, Zihang, Balabanov, Oleg, Yang, Yaoqing, Mahoney, Michael W. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
PRISM: Distribution-free Adaptive Computation of Matrix Functions for Accelerating Neural Network Training
von: Yang, Shenghao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yang, Shenghao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
IFNSO: Iteration-Free Newton-Schulz Orthogonalization
von: Hu, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hu, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
AlgoFormer: An Efficient Transformer Framework with Algorithmic Structures
von: Gao, Yihang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gao, Yihang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Low-Rank Compression of Pretrained Models via Randomized Subspace Iteration
von: Pourkamali-Anaraki, Farhad
Veröffentlicht: (2026)
von: Pourkamali-Anaraki, Farhad
Veröffentlicht: (2026)
Advancing the Understanding of Fixed Point Iterations in Deep Neural Networks: A Detailed Analytical Study
von: Ke, Yekun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ke, Yekun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
STNet: Spectral Transformation Network for Solving Operator Eigenvalue Problem
von: Wang, Hong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Hong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Beyond Loss Guidance: Using PDE Residuals as Spectral Attention in Diffusion Neural Operators
von: Sawhney, Medha, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sawhney, Medha, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Spectral Estimation with Free Decompression
von: Ameli, Siavash, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ameli, Siavash, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Free Decompression with Algebraic Spectral Curves
von: Ameli, Siavash, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ameli, Siavash, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Recent and Upcoming Developments in Randomized Numerical Linear Algebra for Machine Learning
von: Dereziński, Michał, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dereziński, Michał, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LIFT the Veil for the Truth: Principal Weights Emerge after Rank Reduction for Reasoning-Focused Supervised Fine-Tuning
von: Liu, Zihang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Zihang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
PDE Generalization of In-Context Operator Networks: A Study on 1D Scalar Nonlinear Conservation Laws
von: Yang, Liu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Liu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DeepContour: A Hybrid Deep Learning Framework for Accelerating Generalized Eigenvalue Problem Solving via Efficient Contour Design
von: Chen, Yeqiu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Yeqiu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Polynomial Selection in Spectral Graph Neural Networks: An Error-Sum of Function Slices Approach
von: Li, Guoming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Guoming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
P$^2$C$^2$Net: PDE-Preserved Coarse Correction Network for efficient prediction of spatiotemporal dynamics
von: Wang, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Mathematical Guide to Operator Learning
von: Boullé, Nicolas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Boullé, Nicolas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Transformers Can Implement Preconditioned Richardson Iteration for In-Context Gaussian Kernel Regression
von: Yan, Mingsong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yan, Mingsong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Projection Methods for Operator Learning and Universal Approximation
von: Zappala, Emanuele
Veröffentlicht: (2024)
von: Zappala, Emanuele
Veröffentlicht: (2024)
Online Pseudo-average Shifting Attention(PASA) for Robust Low-precision LLM Inference: Algorithms and Numerical Analysis
von: Cheng, Long, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cheng, Long, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Moving Sampling Physics-informed Neural Networks induced by Moving Mesh PDE
von: Yang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Mixture of Experts Softens the Curse of Dimensionality in Operator Learning
von: Kratsios, Anastasis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kratsios, Anastasis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Principled Approaches for Extending Neural Architectures to Function Spaces for Operator Learning
von: Berner, Julius, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Berner, Julius, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Kinetic-based regularization: Learning spatial derivatives and PDE applications
von: Ganguly, Abhisek, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ganguly, Abhisek, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Learning from Integral Losses in Physics Informed Neural Networks
von: Saleh, Ehsan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Saleh, Ehsan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Critical Sampling for Robust Evolution Operator Learning of Unknown Dynamical Systems
von: Zhang, Ce, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Ce, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Leveraging Gauge Freedom for Learning Non-Gradient Population Dynamics of Stochastic Systems
von: Berman, Jules, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Berman, Jules, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Learning Semilinear Neural Operators : A Unified Recursive Framework For Prediction And Data Assimilation
von: Singh, Ashutosh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Singh, Ashutosh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CFO: Learning Continuous-Time PDE Dynamics via Flow-Matched Neural Operators
von: Hou, Xianglong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hou, Xianglong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning to Relax: Setting Solver Parameters Across a Sequence of Linear System Instances
von: Khodak, Mikhail, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Khodak, Mikhail, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Observation-specific explanations through scattered data approximation
von: Ghidini, Valentina, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ghidini, Valentina, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep Learning-Enhanced Preconditioning for Efficient Conjugate Gradient Solvers in Large-Scale PDE Systems
von: Li, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Physics-Informed Neural Networks for High-Frequency and Multi-Scale Problems using Transfer Learning
von: Mustajab, Abdul Hannan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mustajab, Abdul Hannan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
AutoNumerics: An Autonomous, PDE-Agnostic Multi-Agent Pipeline for Scientific Computing
von: Du, Jianda, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Du, Jianda, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Sparse $L^1$-Autoencoders for Scientific Data Compression
von: Chung, Matthias, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chung, Matthias, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ELM-DeepONets: Backpropagation-Free Training of Deep Operator Networks via Extreme Learning Machines
von: Son, Hwijae
Veröffentlicht: (2025)
von: Son, Hwijae
Veröffentlicht: (2025)
Spectral Informed Neural Network: An Efficient and Low-Memory PINN
von: Yu, Tianchi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yu, Tianchi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
V-ABFT: Variance-Based Adaptive Threshold for Fault-Tolerant Matrix Multiplication in Mixed-Precision Deep Learning
von: Gao, Yiheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Gao, Yiheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Autoregression-Free Neural Operators for Time-Dependent PDEs
von: Zhang, Jiaquan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Jiaquan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
KAN-GCN: Combining Kolmogorov-Arnold Network with Graph Convolution Network for an Accurate Ice Sheet Emulator
von: Liu, Zesheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Zesheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Quasi-Framelets: Robust Graph Neural Networks via Adaptive Framelet Convolution
von: Yang, Mengxi, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Yang, Mengxi, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Ähnliche Einträge
-
PRISM: Distribution-free Adaptive Computation of Matrix Functions for Accelerating Neural Network Training
von: Yang, Shenghao, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
IFNSO: Iteration-Free Newton-Schulz Orthogonalization
von: Hu, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
AlgoFormer: An Efficient Transformer Framework with Algorithmic Structures
von: Gao, Yihang, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Low-Rank Compression of Pretrained Models via Randomized Subspace Iteration
von: Pourkamali-Anaraki, Farhad
Veröffentlicht: (2026) -
Advancing the Understanding of Fixed Point Iterations in Deep Neural Networks: A Detailed Analytical Study
von: Ke, Yekun, et al.
Veröffentlicht: (2024)