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minimization problems
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神经网络中的鲁棒性验证
我们研究了神经网络计算的形式验证问题，探讨了其各种鲁棒性和最小化问题。我们提供了一个理论框架，使我们能够在神经网络中转换安全性和效率问题，并分析它们的计算复杂性。我们发现，在半线性设置中，对于分段线性激活函数和使用求和或最大度量时，大多数问
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4 months ago
数据拟合的有用简化表示
无需二阶导数信息的最小化问题，通过估计 Hessian 矩阵的方法可以非常有效。然而，传统技术产生的密集矩阵对于大型问题来说是不可行的。有限内存紧凑表示以低秩表示方式表达密集数组，并成为大型确定性问题软件实现的最新技术。我们开发了一种新的紧
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4 months ago
黎曼随机优化方法避免严格鞍点
对于现代机器学习应用中的最小化问题，研究了基于提纯的方法族，证明了在渐进条件下，从任意初始状态出发，研究中的策略几乎总能避免严格鞍点 / 子流形，从而为在流形上使用梯度方法提供了重要的可靠性验证。
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8 months ago
Bregman 前向 - 后向算子分裂
本文针对单调算子和无限维 Banach 空间中求解两个算子和的问题，提出了一种基于 Bregman 距离的前后分裂算法，并通过单值算子的新假设，建立了该算法的收敛性，对于最小化问题，本文得到了比现有方法更为精确的结果。
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5 years ago
NIPS
用户友好型次模优化的反射方法
该研究提出了一种基于离散子模规划问题的连续最佳逼近算法，提高了优化子模函数的效率和精度，并在图像分割任务中展示了该算法的优越性。
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11 years ago
一种全局收敛的黎曼共轭梯度法
本研究在黎曼流形上研究共轭梯度法的全局收敛性，提出了一种缩放向量传输的算法，修正了现有算法收敛性的不足，通过理论证明和数值实验证实了该算法优于已有的算法。
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11 years ago
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