Littérature scientifique sur le sujet « Approximate norm descent methods »
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Articles de revues sur le sujet "Approximate norm descent methods"
Morini, Benedetta, Margherita Porcelli et Philippe L. Toint. « Approximate norm descent methods for constrained nonlinear systems ». Mathematics of Computation 87, no 311 (11 mai 2017) : 1327–51. http://dx.doi.org/10.1090/mcom/3251.
Texte intégralJin, Yang, Li et Liu. « Sparse Recovery Algorithm for Compressed Sensing Using Smoothed l0 Norm and Randomized Coordinate Descent ». Mathematics 7, no 9 (9 septembre 2019) : 834. http://dx.doi.org/10.3390/math7090834.
Texte intégralXu, Kai, et Zhi Xiong. « Nonparametric Tensor Completion Based on Gradient Descent and Nonconvex Penalty ». Symmetry 11, no 12 (12 décembre 2019) : 1512. http://dx.doi.org/10.3390/sym11121512.
Texte intégralKo, Dongnam, et Enrique Zuazua. « Model predictive control with random batch methods for a guiding problem ». Mathematical Models and Methods in Applied Sciences 31, no 08 (juillet 2021) : 1569–92. http://dx.doi.org/10.1142/s0218202521500329.
Texte intégralUtomo, Rukmono Budi. « METODE NUMERIK STEPEST DESCENT DENGAN DIRECTION DAN NORMRERATA ARITMATIKA ». AKSIOMA Journal of Mathematics Education 5, no 2 (3 janvier 2017) : 128. http://dx.doi.org/10.24127/ajpm.v5i2.673.
Texte intégralGoh, B. S. « Approximate Greatest Descent Methods for Optimization with Equality Constraints ». Journal of Optimization Theory and Applications 148, no 3 (16 novembre 2010) : 505–27. http://dx.doi.org/10.1007/s10957-010-9765-3.
Texte intégralXiao, Yunhai, Chunjie Wu et Soon-Yi Wu. « Norm descent conjugate gradient methods for solving symmetric nonlinear equations ». Journal of Global Optimization 62, no 4 (11 juillet 2014) : 751–62. http://dx.doi.org/10.1007/s10898-014-0218-7.
Texte intégralQiu, Yixuan, et Xiao Wang. « Stochastic Approximate Gradient Descent via the Langevin Algorithm ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 04 (3 avril 2020) : 5428–35. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.5992.
Texte intégralYang, Yin, et Yunqing Huang. « Spectral-Collocation Methods for Fractional Pantograph Delay-Integrodifferential Equations ». Advances in Mathematical Physics 2013 (2013) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2013/821327.
Texte intégralPoggio, Tomaso, Andrzej Banburski et Qianli Liao. « Theoretical issues in deep networks ». Proceedings of the National Academy of Sciences 117, no 48 (9 juin 2020) : 30039–45. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.1907369117.
Texte intégralThèses sur le sujet "Approximate norm descent methods"
Sgattoni, Cristina. « Solving systems of nonlinear equations via spectral residual methods ». Doctoral thesis, 2021. http://hdl.handle.net/2158/1238325.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Approximate norm descent methods"
Hiriart-Urruty, Jean-Baptiste, et Claude Lemaréchal. « Inner Construction of the Approximate Subdifferential : Methods of ε-Descent ». Dans Grundlehren der mathematischen Wissenschaften, 195–222. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 1993. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-06409-2_5.
Texte intégralAkulenko, Leonid D. « Approximate Synthesis of Optimal Control for Perturbed Systems with Invariant Norm ». Dans Problems and Methods of Optimal Control, 223–80. Dordrecht : Springer Netherlands, 1994. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-011-1194-2_7.
Texte intégralAlbreem, Mahmoud. « Efficient Iterative Massive MIMO Detectors Based on Iterative Matrix Inversion Methods ». Dans Design Methodologies and Tools for 5G Network Development and Application, 175–95. IGI Global, 2021. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-7998-4610-9.ch009.
Texte intégralP., Umamaheswari. « Water-Level Prediction Utilizing Datamining Techniques in Watershed Management ». Dans Advances in IT Standards and Standardization Research, 261–75. IGI Global, 2022. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-7998-9795-8.ch017.
Texte intégralMkhytaryan, Olha, et Inna Rodionova. « FORMATION OF READING COMPETENCE OF FUTURE DICTIONARIES IN THE CONTEXT OF TECHNOLOGICAL LEARNING (ON THE EXAMPLE OF ANALYSIS OF POETRY BY M. DRY-KHMARY) ». Dans Trends of philological education development in the context of European integration. Publishing House “Baltija Publishing”, 2021. http://dx.doi.org/10.30525/978-9934-26-069-8-8.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Approximate norm descent methods"
Merrill, William, Vivek Ramanujan, Yoav Goldberg, Roy Schwartz et Noah A. Smith. « Effects of Parameter Norm Growth During Transformer Training : Inductive Bias from Gradient Descent ». Dans Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2021. http://dx.doi.org/10.18653/v1/2021.emnlp-main.133.
Texte intégralRen, Yong, et Jun Zhu. « Distributed Accelerated Proximal Coordinate Gradient Methods ». Dans Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2017. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2017/370.
Texte intégralNie, Feiping, Zhouyuan Huo et Heng Huang. « Joint Capped Norms Minimization for Robust Matrix Recovery ». Dans Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2017. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2017/356.
Texte intégralRayces, J. L., et Lan Lebich. « Hybrid method of lens optimization ». Dans OSA Annual Meeting. Washington, D.C. : Optica Publishing Group, 1988. http://dx.doi.org/10.1364/oam.1988.mf4.
Texte intégralStojkovic, Ivan, Vladisav Jelisavcic, Veljko Milutinovic et Zoran Obradovic. « Fast Sparse Gaussian Markov Random Fields Learning Based on Cholesky Factorization ». Dans Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2017. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2017/384.
Texte intégralXu, Yuhui, Yuxi Li, Shuai Zhang, Wei Wen, Botao Wang, Yingyong Qi, Yiran Chen, Weiyao Lin et Hongkai Xiong. « TRP : Trained Rank Pruning for Efficient Deep Neural Networks ». Dans Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence and Seventeenth Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-PRICAI-20}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2020. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2020/136.
Texte intégralGaymann, A., F. Montomoli et M. Pietropaoli. « Design for Additive Manufacturing : Valves Without Moving Parts ». Dans ASME Turbo Expo 2017 : Turbomachinery Technical Conference and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 2017. http://dx.doi.org/10.1115/gt2017-64872.
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