Proximal-Based Generative Modeling for Bayesian Inverse Problems
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Zhang, Boyang, Wang, Zhiguo, Liu, Ya-Feng |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
A Gradient Guided Diffusion Framework for Chance Constrained Programming
di: Zhang, Boyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Boyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Benchmarking Diffusion Annealing-Based Bayesian Inverse Problem Solvers
di: Crafts, Evan Scope, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Crafts, Evan Scope, et al.
Pubblicazione: (2025)
Proximal Point Method for Online Saddle Point Problem
di: Meng, Qing-xin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Meng, Qing-xin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Damped Proximal Augmented Lagrangian Method for weakly-Convex Problems with Convex Constraints
di: Dahal, Hari, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Dahal, Hari, et al.
Pubblicazione: (2023)
Inverse Optimization for Routing Problems
di: Scroccaro, Pedro Zattoni, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Scroccaro, Pedro Zattoni, et al.
Pubblicazione: (2023)
Machine Learning for Inverse Problems and Data Assimilation
di: Bach, Eviatar, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bach, Eviatar, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fast Algorithm for Constrained Linear Inverse Problems
di: Sheriff, Mohammed Rayyan, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Sheriff, Mohammed Rayyan, et al.
Pubblicazione: (2022)
Adaptive Learning-based Surrogate Method for Stochastic Programs with Implicitly Decision-dependent Uncertainty
di: Shen, Boyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shen, Boyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bayesian Optimization of Bilevel Problems
di: Ekmekcioglu, Omer, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ekmekcioglu, Omer, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stability of Data-Dependent Ridge-Regularization for Inverse Problems
di: Neumayer, Sebastian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Neumayer, Sebastian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Byzantine-Robust Distributed SGD: A Unified Analysis and Tight Error Bounds
di: Ruan, Boyuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ruan, Boyuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Stochastic Inverse Problem: stability, regularization and Wasserstein gradient flow
di: Li, Qin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Qin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Tight Generalization Bounds for Noiseless Inverse Optimization
di: Fatemi, Pouria, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Fatemi, Pouria, et al.
Pubblicazione: (2026)
Optimization Landscapes Learned: Proxy Networks Boost Convergence in Physics-based Inverse Problems
di: Goyal, Girnar, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Goyal, Girnar, et al.
Pubblicazione: (2025)
Proximal Oracles for Optimization and Sampling
di: Liang, Jiaming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liang, Jiaming, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Graph-Partitioning Based Continuous Optimization Approach to Semi-supervised Clustering Problems
di: Liu, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Surrogate Potential Mean Field Games via Gaussian Processes: A Data-Driven Approach to Ill-Posed Inverse Problems
di: Zhang, Jingguo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Jingguo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bayesian Optimization for Non-Convex Two-Stage Stochastic Optimization Problems
di: Buckingham, Jack M., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Buckingham, Jack M., et al.
Pubblicazione: (2024)
Projective Proximal Gradient Descent for A Class of Nonconvex Nonsmooth Optimization Problems: Fast Convergence Without Kurdyka-Lojasiewicz (KL) Property
di: Yang, Yingzhen, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yang, Yingzhen, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Learned Proximal Alternating Minimization Algorithm and Its Induced Network for a Class of Two-block Nonconvex and Nonsmooth Optimization
di: Chen, Yunmei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Yunmei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stochastic Newton Proximal Extragradient Method
di: Jiang, Ruichen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiang, Ruichen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Proximal Operators of Sorted Nonconvex Penalties
di: Gagneux, Anne, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gagneux, Anne, et al.
Pubblicazione: (2025)
Slack More, Predict Better: Proximal Relaxation for Probabilistic Latent Variable Model-based Soft Sensors
di: Zou, Zehua, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zou, Zehua, et al.
Pubblicazione: (2026)
Solving Inverse Problems with Deep Linear Neural Networks: Global Convergence Guarantees for Gradient Descent with Weight Decay
di: Laus, Hannah, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Laus, Hannah, et al.
Pubblicazione: (2025)
An Inexact Weighted Proximal Trust-Region Method
di: Maia, Leandro Farias, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Maia, Leandro Farias, et al.
Pubblicazione: (2026)
Proximal basin hopping: global optimization with guarantees
di: Lauga, Guillaume, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lauga, Guillaume, et al.
Pubblicazione: (2026)
Efficient Graph Laplacian Estimation by Proximal Newton
di: Medvedovsky, Yakov, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Medvedovsky, Yakov, et al.
Pubblicazione: (2023)
Stabilized Proximal-Point Methods for Federated Optimization
di: Jiang, Xiaowen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiang, Xiaowen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Compressed Proximal Federated Learning for Non-Convex Composite Optimization on Heterogeneous Data
di: Qiu, Pu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Qiu, Pu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Joint Cooperative and Non-Cooperative Localization in WSNs with Distributed Scaled Proximal ADMM Algorithms
di: Zhu, Qiaojia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhu, Qiaojia, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dynamic Proximal Gradient Algorithms for Schatten-$p$ Quasi-Norm Regularized Problems
di: Shen, Weiping, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Shen, Weiping, et al.
Pubblicazione: (2026)
Learning Regularization Functionals for Inverse Problems: A Comparative Study
di: Hertrich, Johannes, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hertrich, Johannes, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Proximal Gradient Method With Probabilistic Multi-Gossip Communications for Decentralized Composite Optimization
di: Guo, Luyao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Guo, Luyao, et al.
Pubblicazione: (2023)
Convergence Rate of the Last Iterate of Stochastic Proximal Algorithms
di: Vaidyan, Kevin Kurian Thomas, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Vaidyan, Kevin Kurian Thomas, et al.
Pubblicazione: (2026)
Obtaining Lower Query Complexities through Lightweight Zeroth-Order Proximal Gradient Algorithms
di: Gu, Bin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gu, Bin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Constrained Bi-Level Optimization: Proximal Lagrangian Value function Approach and Hessian-free Algorithm
di: Yao, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yao, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Analyzing Neural Network-Based Generative Diffusion Models through Convex Optimization
di: Zhang, Fangzhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Fangzhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Locally Regularized Sparse Graph by Fast Proximal Gradient Descent
di: Sun, Dongfang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Dongfang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Spurious Stationarity and Hardness Results for Bregman Proximal-Type Algorithms
di: Chen, He, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, He, et al.
Pubblicazione: (2024)
Convergence Analysis of the Wasserstein Proximal Algorithm beyond Geodesic Convexity
di: Zhu, Shuailong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhu, Shuailong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
A Gradient Guided Diffusion Framework for Chance Constrained Programming
di: Zhang, Boyang, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Benchmarking Diffusion Annealing-Based Bayesian Inverse Problem Solvers
di: Crafts, Evan Scope, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Proximal Point Method for Online Saddle Point Problem
di: Meng, Qing-xin, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Damped Proximal Augmented Lagrangian Method for weakly-Convex Problems with Convex Constraints
di: Dahal, Hari, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Inverse Optimization for Routing Problems
di: Scroccaro, Pedro Zattoni, et al.
Pubblicazione: (2023)