Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Timmermans, Jack, Alvarez, Sergio A. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2026
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | https://arxiv.org/abs/2605.28679 |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Optimal ridge penalty for real-world high-dimensional data can be zero or negative due to the implicit ridge regularization
par: Kobak, Dmitry, et autres
Publié: (2018)
par: Kobak, Dmitry, et autres
Publié: (2018)
Uniform convergence for Gaussian kernel ridge regression
par: Dommel, Paul, et autres
Publié: (2025)
par: Dommel, Paul, et autres
Publié: (2025)
Analysis of Nystrom method with sequential ridge leverage scores
par: Calandriello, Daniele, et autres
Publié: (2026)
par: Calandriello, Daniele, et autres
Publié: (2026)
The informativeness of the gradient revisited
par: Takhanov, Rustem
Publié: (2025)
par: Takhanov, Rustem
Publié: (2025)
Risk and cross validation in ridge regression with correlated samples
par: Atanasov, Alexander, et autres
Publié: (2024)
par: Atanasov, Alexander, et autres
Publié: (2024)
Pack only the essentials: Adaptive dictionary learning for kernel ridge regression
par: Calandriello, Daniele, et autres
Publié: (2026)
par: Calandriello, Daniele, et autres
Publié: (2026)
Improved large-scale graph learning through ridge spectral sparsification
par: Calandriello, Daniele, et autres
Publié: (2026)
par: Calandriello, Daniele, et autres
Publié: (2026)
Kernel ridge regression under power-law data: spectrum and generalization
par: Wortsman, Arie, et autres
Publié: (2025)
par: Wortsman, Arie, et autres
Publié: (2025)
Algorithms for ridge estimation with convergence guarantees
par: Qiao, Wanli, et autres
Publié: (2021)
par: Qiao, Wanli, et autres
Publié: (2021)
A finite sample analysis of the benign overfitting phenomenon for ridge function estimation
par: Caron, Emmanuel, et autres
Publié: (2020)
par: Caron, Emmanuel, et autres
Publié: (2020)
Annealed Sinkhorn for Optimal Transport: convergence, regularization path and debiasing
par: Chizat, Lénaïc
Publié: (2024)
par: Chizat, Lénaïc
Publié: (2024)
Asymptotically free sketched ridge ensembles: Risks, cross-validation, and tuning
par: Patil, Pratik, et autres
Publié: (2023)
par: Patil, Pratik, et autres
Publié: (2023)
Constants of motion network revisited
par: Fang, Wenqi, et autres
Publié: (2025)
par: Fang, Wenqi, et autres
Publié: (2025)
Learning sum of diverse features: computational hardness and efficient gradient-based training for ridge combinations
par: Oko, Kazusato, et autres
Publié: (2024)
par: Oko, Kazusato, et autres
Publié: (2024)
Dimension free ridge regression
par: Cheng, Chen, et autres
Publié: (2022)
par: Cheng, Chen, et autres
Publié: (2022)
The Spectrascapes Dataset: Street-view imagery beyond the visible captured using a mobile platform
par: Gupta, Akshit, et autres
Publié: (2026)
par: Gupta, Akshit, et autres
Publié: (2026)
Learning solution operator of dynamical systems with diffusion maps kernel ridge regression
par: Song, Jiwoo, et autres
Publié: (2025)
par: Song, Jiwoo, et autres
Publié: (2025)
Strongly Isomorphic Neural Optimal Transport Across Incomparable Spaces
par: Sotiropoulou, Athina, et autres
Publié: (2024)
par: Sotiropoulou, Athina, et autres
Publié: (2024)
Prevalidated ridge regression is a highly-efficient drop-in replacement for logistic regression for high-dimensional data
par: Dempster, Angus, et autres
Publié: (2024)
par: Dempster, Angus, et autres
Publié: (2024)
Imitation-regularized Optimal Transport on Networks: Provable Robustness and Application to Logistics Planning
par: Oishi, Koshi, et autres
Publié: (2024)
par: Oishi, Koshi, et autres
Publié: (2024)
Robust, randomized preconditioning for kernel ridge regression
par: Díaz, Mateo, et autres
Publié: (2023)
par: Díaz, Mateo, et autres
Publié: (2023)
Gaussian RBF Centered Kernel Alignment (CKA) in the Large Bandwidth Limit
par: Alvarez, Sergio A.
Publié: (2021)
par: Alvarez, Sergio A.
Publié: (2021)
Variance-sensitive Thompson sampling for generalised linear bandits, revisited
par: Perneczky, Tom, et autres
Publié: (2026)
par: Perneczky, Tom, et autres
Publié: (2026)
Feature selection revisited in the single-cell era
par: Yang, Pengyi, et autres
Publié: (2021)
par: Yang, Pengyi, et autres
Publié: (2021)
Deep neural networks for choice analysis: Enhancing behavioral regularity with gradient regularization
par: Feng, Siqi, et autres
Publié: (2024)
par: Feng, Siqi, et autres
Publié: (2024)
Efficient Imputation for Patch-based Missing Single-cell Data via Cluster-regularized Optimal Transport
par: Liu, Yuyu, et autres
Publié: (2026)
par: Liu, Yuyu, et autres
Publié: (2026)
rags2ridges: A One-Stop-Shop for Graphical Modeling of High-Dimensional Precision Matrices
par: Peeters, Carel F. W., et autres
Publié: (2020)
par: Peeters, Carel F. W., et autres
Publié: (2020)
Stochastic approximation in non-markovian environments revisited
par: Borkar, Vivek Shripad
Publié: (2026)
par: Borkar, Vivek Shripad
Publié: (2026)
On the under-reaching phenomenon in message-passing neural PDE solvers: revisiting the CFL condition
par: Tesan, Lucas, et autres
Publié: (2025)
par: Tesan, Lucas, et autres
Publié: (2025)
OptimalThinkingBench: Evaluating Over and Underthinking in LLMs
par: Aggarwal, Pranjal, et autres
Publié: (2025)
par: Aggarwal, Pranjal, et autres
Publié: (2025)
On the regularization of Wasserstein GANs
par: Petzka, Henning, et autres
Publié: (2017)
par: Petzka, Henning, et autres
Publié: (2017)
High-dimensional analysis of ridge regression for non-identically distributed data with a variance profile
par: Bigot, Jérémie, et autres
Publié: (2024)
par: Bigot, Jérémie, et autres
Publié: (2024)
Precise analysis of ridge interpolators under heavy correlations -- a Random Duality Theory view
par: Stojnic, Mihailo
Publié: (2024)
par: Stojnic, Mihailo
Publié: (2024)
High-dimensional ridge regression with random features for non-identically distributed data with a variance profile
par: Dabo, Issa-Mbenard, et autres
Publié: (2025)
par: Dabo, Issa-Mbenard, et autres
Publié: (2025)
Derivative-based regularization for regression
par: Lopedoto, Enrico, et autres
Publié: (2024)
par: Lopedoto, Enrico, et autres
Publié: (2024)
Equilibrium Propagation and Hamiltonian Inference in the Diffusive Fitzhugh-Nagumo Model
par: Kendall, Jack
Publié: (2026)
par: Kendall, Jack
Publié: (2026)
Comparing regularisation paths of (conjugate) gradient estimators in ridge regression
par: Hucker, Laura, et autres
Publié: (2025)
par: Hucker, Laura, et autres
Publié: (2025)
Bisimulation Metrics are Optimal Transport Distances, and Can be Computed Efficiently
par: Calo, Sergio, et autres
Publié: (2024)
par: Calo, Sergio, et autres
Publié: (2024)
Decoupling regularization from the action space
par: Mohammadpour, Sobhan, et autres
Publié: (2024)
par: Mohammadpour, Sobhan, et autres
Publié: (2024)
Scaling up ridge regression for brain encoding in a massive individual fMRI dataset
par: Ahmadi, Sana, et autres
Publié: (2024)
par: Ahmadi, Sana, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
Optimal ridge penalty for real-world high-dimensional data can be zero or negative due to the implicit ridge regularization
par: Kobak, Dmitry, et autres
Publié: (2018) -
Uniform convergence for Gaussian kernel ridge regression
par: Dommel, Paul, et autres
Publié: (2025) -
Analysis of Nystrom method with sequential ridge leverage scores
par: Calandriello, Daniele, et autres
Publié: (2026) -
The informativeness of the gradient revisited
par: Takhanov, Rustem
Publié: (2025) -
Risk and cross validation in ridge regression with correlated samples
par: Atanasov, Alexander, et autres
Publié: (2024)