Malliavin Calculus as Stochastic Backpropogation
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | Oden, Kevin D. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Malliavin Calculus with Weak Derivatives for Counterfactual Stochastic Optimization
von: Krishnamurthy, Vikram, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Krishnamurthy, Vikram, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Conditioning Diffusions Using Malliavin Calculus
von: Pidstrigach, Jakiw, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pidstrigach, Jakiw, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Malliavin Calculus for Score-based Diffusion Models
von: Mirafzali, Ehsan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mirafzali, Ehsan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Malliavin Calculus for Counterfactual Gradient Estimation in Adaptive Inverse Reinforcement Learning
von: Krishnamurthy, Vikram, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Krishnamurthy, Vikram, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Malliavin Calculus and Stochastic Differential Equations
von: Fang, Shizan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fang, Shizan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Malliavin Calculus for the one-dimensional Stochastic Stefan Problem
von: Antonopoulou, Dimitra C., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Antonopoulou, Dimitra C., et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Malliavin calculus approach to score functions in diffusion generative models
von: Mirafzali, Ehsan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mirafzali, Ehsan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Regression Trees Know Calculus
von: Wycoff, Nathan
Veröffentlicht: (2024)
von: Wycoff, Nathan
Veröffentlicht: (2024)
Malliavin Calculus for Degenerate Diffusions
von: Üstünel, Ali Süleyman
Veröffentlicht: (2020)
von: Üstünel, Ali Süleyman
Veröffentlicht: (2020)
A Malliavin Calculus Approach to Backward Stochastic Volterra Integral Equations
von: Lei, Qian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lei, Qian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Enhanced Dissipation via the Malliavin Calculus
von: Villringer, David
Veröffentlicht: (2024)
von: Villringer, David
Veröffentlicht: (2024)
When Analytic Calculus Cracks AdaBoost Code
von: Brossier, Jean-Marc, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Brossier, Jean-Marc, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Malliavin Calculus for the stochastic heat equation and results on the density
von: Farazakis, D., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Farazakis, D., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Quantitative Fluctuation Analysis for Continuous-Time Stochastic Gradient Descent via Malliavin Calculus
von: Bourguin, Solesne, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Bourguin, Solesne, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Malliavin Calculus for rough stochastic differential equations
von: Bugini, Fabio, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bugini, Fabio, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The HR-Calculus: Enabling Information Processing with Quaternion Algebra
von: Mandic, Danilo P., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Mandic, Danilo P., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Matrix Calculus (for Machine Learning and Beyond)
von: Bright, Paige, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bright, Paige, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adapting to Stochastic and Adversarial Losses in Episodic MDPs with Aggregate Bandit Feedback
von: Ito, Shinji, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ito, Shinji, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Revolutionizing Fractional Calculus with Neural Networks: Voronovskaya-Damasclin Theory for Next-Generation AI Systems
von: Santos, Rômulo Damasclin Chaves dos, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Santos, Rômulo Damasclin Chaves dos, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Tempered Calculus for ML: Application to Hyperbolic Model Embedding
von: Nock, Richard, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nock, Richard, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Typing Tensor Calculus in 2-Categories (I)
von: Ahmadi, Fatimah Rita
Veröffentlicht: (2019)
von: Ahmadi, Fatimah Rita
Veröffentlicht: (2019)
Numerical Methods and Analysis via Random Field Based Malliavin Calculus for Backward Stochastic PDEs
von: Dai, Wanyang
Veröffentlicht: (2013)
von: Dai, Wanyang
Veröffentlicht: (2013)
Cross-Entropy Optimization for Hyperparameter Optimization in Stochastic Gradient-based Approaches to Train Deep Neural Networks
von: Li, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Convergence Rate of the Last Iterate of Stochastic Proximal Algorithms
von: Vaidyan, Kevin Kurian Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Vaidyan, Kevin Kurian Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
On the Robustness of Deep Learning-predicted Contention Models for Network Calculus
von: Geyer, Fabien, et al.
Veröffentlicht: (2019)
von: Geyer, Fabien, et al.
Veröffentlicht: (2019)
Unleashing the Potential of Fractional Calculus in Graph Neural Networks with FROND
von: Kang, Qiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kang, Qiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Perspectives on Stochastic Localization
von: Shi, Bobby, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shi, Bobby, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Functional Stochastic Localization
von: Gu, Anming, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Gu, Anming, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Derivation of Back-propagation for Graph Convolutional Networks using Matrix Calculus and its Application to Explainable Artificial Intelligence
von: Hsiao, Yen-Che, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hsiao, Yen-Che, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Halting Recurrent GNNs and the Graded $μ$-Calculus
von: Bollen, Jeroen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bollen, Jeroen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The $\mathbf{Y}$-Combinator for LLMs: Solving Long-Context Rot with $λ$-Calculus
von: Roy, Amartya, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Roy, Amartya, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Stochastic Variational Inference with Tuneable Stochastic Annealing
von: Paisley, John, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Paisley, John, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Network Calculus with Flow Prolongation -- A Feedforward FIFO Analysis enabled by ML
von: Geyer, Fabien, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Geyer, Fabien, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Notes on Forré's Notion of Conditional Independence and Causal Calculus for Continuous Variables
von: Chen, Leihao
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Leihao
Veröffentlicht: (2026)
Training-Free Generation of Protein Sequences from Small Family Alignments via Stochastic Attention
von: Varner, Jeffrey D.
Veröffentlicht: (2026)
von: Varner, Jeffrey D.
Veröffentlicht: (2026)
Latent Stochastic Interpolants
von: Singh, Saurabh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Singh, Saurabh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Closing the Computational-Query Depth Gap in Parallel Stochastic Convex Optimization
von: Jambulapati, Arun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jambulapati, Arun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Row-Stochastic Matrices Can Provably Outperform Doubly Stochastic Matrices in Decentralized Learning
von: Liu, Bing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Bing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Sampling in High-Dimensions using Stochastic Interpolants and Forward-Backward Stochastic Differential Equations
von: George, Anand Jerry, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: George, Anand Jerry, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Stochastic Mean-Shift Clustering
von: Lapidot, Itshak, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lapidot, Itshak, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Malliavin Calculus with Weak Derivatives for Counterfactual Stochastic Optimization
von: Krishnamurthy, Vikram, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Conditioning Diffusions Using Malliavin Calculus
von: Pidstrigach, Jakiw, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Malliavin Calculus for Score-based Diffusion Models
von: Mirafzali, Ehsan, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Malliavin Calculus for Counterfactual Gradient Estimation in Adaptive Inverse Reinforcement Learning
von: Krishnamurthy, Vikram, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Malliavin Calculus and Stochastic Differential Equations
von: Fang, Shizan, et al.
Veröffentlicht: (2025)