Littérature scientifique sur le sujet « Randomized iterative methods »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Consultez les listes thématiques d’articles de revues, de livres, de thèses, de rapports de conférences et d’autres sources académiques sur le sujet « Randomized iterative methods ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Articles de revues sur le sujet "Randomized iterative methods"
Gower, Robert M., et Peter Richtárik. « Randomized Iterative Methods for Linear Systems ». SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications 36, no 4 (janvier 2015) : 1660–90. http://dx.doi.org/10.1137/15m1025487.
Texte intégralLoizou, Nicolas, et Peter Richtárik. « Convergence Analysis of Inexact Randomized Iterative Methods ». SIAM Journal on Scientific Computing 42, no 6 (janvier 2020) : A3979—A4016. http://dx.doi.org/10.1137/19m125248x.
Texte intégralXing, Lili, Wendi Bao, Ying Lv, Zhiwei Guo et Weiguo Li. « Randomized Block Kaczmarz Methods for Inner Inverses of a Matrix ». Mathematics 12, no 3 (2 février 2024) : 475. http://dx.doi.org/10.3390/math12030475.
Texte intégralZhao, Jing, Xiang Wang et Jianhua Zhang. « Randomized average block iterative methods for solving factorised linear systems ». Filomat 37, no 14 (2023) : 4603–20. http://dx.doi.org/10.2298/fil2314603z.
Texte intégralZhang, Yanjun, et Hanyu Li. « Splitting-based randomized iterative methods for solving indefinite least squares problem ». Applied Mathematics and Computation 446 (juin 2023) : 127892. http://dx.doi.org/10.1016/j.amc.2023.127892.
Texte intégralYunak, O., M. Klymash, O. Shpur et V. Mrak. « MATHEMATICAL MODEL OF FRACTAL STRUCTURES RECOGNITION USING NEURAL NETWORK TECHNOLOGY ». Information and communication technologies, electronic engineering 3, no 1 (juin 2023) : 1–9. http://dx.doi.org/10.23939/ictee2023.01.001.
Texte intégralSabelfeld, Karl K. « Randomized Monte Carlo algorithms for matrix iterations and solving large systems of linear equations ». Monte Carlo Methods and Applications 28, no 2 (31 mai 2022) : 125–33. http://dx.doi.org/10.1515/mcma-2022-2114.
Texte intégralPopkov, Yuri S., Yuri A. Dubnov et Alexey Yu Popkov. « Reinforcement Procedure for Randomized Machine Learning ». Mathematics 11, no 17 (23 août 2023) : 3651. http://dx.doi.org/10.3390/math11173651.
Texte intégralXing, Lili, Wendi Bao et Weiguo Li. « On the Convergence of the Randomized Block Kaczmarz Algorithm for Solving a Matrix Equation ». Mathematics 11, no 21 (5 novembre 2023) : 4554. http://dx.doi.org/10.3390/math11214554.
Texte intégralShcherbakova, Elena M., Sergey A. Matveev, Alexander P. Smirnov et Eugene E. Tyrtyshnikov. « Study of performance of low-rank nonnegative tensor factorization methods ». Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling 38, no 4 (1 août 2023) : 231–39. http://dx.doi.org/10.1515/rnam-2023-0018.
Texte intégralThèses sur le sujet "Randomized iterative methods"
Gower, Robert Mansel. « Sketch and project : randomized iterative methods for linear systems and inverting matrices ». Thesis, University of Edinburgh, 2016. http://hdl.handle.net/1842/20989.
Texte intégralBai, Xianglan. « Non-Krylov Non-iterative Subspace Methods For Linear Discrete Ill-posed Problems ». Kent State University / OhioLINK, 2021. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=kent1627042947894919.
Texte intégralUGWU, UGOCHUKWU OBINNA. « Iterative tensor factorization based on Krylov subspace-type methods with applications to image processing ». Kent State University / OhioLINK, 2021. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=kent1633531487559183.
Texte intégralGazagnadou, Nidham. « Expected smoothness for stochastic variance-reduced methods and sketch-and-project methods for structured linear systems ». Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2021. http://www.theses.fr/2021IPPAT035.
Texte intégralThe considerable increase in the number of data and features complicates the learning phase requiring the minimization of a loss function. Stochastic gradient descent (SGD) and variance reduction variants (SAGA, SVRG, MISO) are widely used to solve this problem. In practice, these methods are accelerated by computing these stochastic gradients on a "mini-batch": a small group of samples randomly drawn.Indeed, recent technological improvements allowing the parallelization of these calculations have generalized the use of mini-batches.In this thesis, we are interested in the study of variants of stochastic gradient algorithms with reduced variance by trying to find the optimal hyperparameters: step and mini-batch size. Our study allows us to give convergence results interpolating between stochastic methods drawing a single sample per iteration and the so-called "full-batch" gradient descent using all samples at each iteration. Our analysis is based on the expected smoothness constant which allows to capture the regularity of the random function whose gradient is calculated.We study another class of optimization algorithms: the "sketch-and-project" methods. These methods can also be applied as soon as the learning problem boils down to solving a linear system. This is the case of ridge regression. We analyze here variants of this method that use different strategies of momentum and acceleration. These methods also depend on the sketching strategy used to compress the information of the system to be solved at each iteration. Finally, we show that these methods can also be extended to numerical analysis problems. Indeed, the extension of sketch-and-project methods to Alternating-Direction Implicit (ADI) methods allows to apply them to large-scale problems, when the so-called "direct" solvers are too slow
Wu, Wei. « Paving the Randomized Gauss-Seidel ». Scholarship @ Claremont, 2017. http://scholarship.claremont.edu/scripps_theses/1074.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Randomized iterative methods"
Azzam, Joy, Benjamin W. Ong et Allan A. Struthers. « Randomized Iterative Methods for Matrix Approximation ». Dans Machine Learning, Optimization, and Data Science, 226–40. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-95470-3_17.
Texte intégralZhao, Xuefang. « A Randomized Iterative Approach for SV Discovery with SVelter ». Dans Methods in Molecular Biology, 169–77. New York, NY : Springer New York, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4939-8666-8_13.
Texte intégralMárquez, Airam Expósito, et Christopher Expósito-Izquierdo. « An Overview of the Last Advances and Applications of Greedy Randomized Adaptive Search Procedure ». Dans Advances in Computational Intelligence and Robotics, 264–84. IGI Global, 2018. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-5225-2857-9.ch013.
Texte intégralInchausti, Pablo. « The Generalized Linear Model ». Dans Statistical Modeling With R, 189–200. Oxford University PressOxford, 2022. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780192859013.003.0008.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Randomized iterative methods"
Ding, Liyong, Enbin Song et Yunmin Zhu. « Accelerate randomized coordinate descent iterative hard thresholding methods for ℓ0 regularized convex problems ». Dans 2016 35th Chinese Control Conference (CCC). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/chicc.2016.7553791.
Texte intégralCarr, Steven, Nils Jansen et Ufuk Topcu. « Verifiable RNN-Based Policies for POMDPs Under Temporal Logic Constraints ». 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.2020/570.
Texte intégralJahani, Nazanin, Joaquín Ambía, Kristian Fossum, Sergey Alyaev, Erich Suter et Carlos Torres-Verdín. « REAL-TIME ENSEMBLE-BASED WELL-LOG INTERPRETATION FOR GEOSTEERING ». Dans 2021 SPWLA 62nd Annual Logging Symposium Online. Society of Petrophysicists and Well Log Analysts, 2021. http://dx.doi.org/10.30632/spwla-2021-0105.
Texte intégralWei He, Hongyan Zhang, Liangpei Zhang et Huanfeng Shen. « A noise-adjusted iterative randomized singular value decomposition method for hyperspectral image denoising ». Dans IGARSS 2014 - 2014 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/igarss.2014.6946731.
Texte intégralFeng, Xu, et Wenjian Yu. « A Fast Adaptive Randomized PCA Algorithm ». Dans Thirty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-23}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2023. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2023/411.
Texte intégralKaushik, Harshal, et Farzad Yousefian. « A Randomized Block Coordinate Iterative Regularized Subgradient Method for High-dimensional Ill-posed Convex Optimization ». Dans 2019 American Control Conference (ACC). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.23919/acc.2019.8815256.
Texte intégralBuermann, Jan, et Jie Zhang. « Multi-Robot Adversarial Patrolling Strategies via Lattice Paths ». 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.2020/582.
Texte intégralXie, Jiarui, Chonghui Zhang, Lijun Sun et Yaoyao Fiona Zhao. « Fairness- and Uncertainty-Aware Data Generation for Data-Driven Design ». Dans ASME 2023 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2023. http://dx.doi.org/10.1115/detc2023-114687.
Texte intégralGao, Guohua, Horacio Florez, Sean Jost, Shakir Shaikh, Kefei Wang, Jeroen Vink, Carl Blom, Terence Wells et Fredrik Saaf. « Implementation of Asynchronous Distributed Gauss-Newton Optimization Algorithms for Uncertainty Quantification by Conditioning to Production Data ». Dans SPE Annual Technical Conference and Exhibition. SPE, 2022. http://dx.doi.org/10.2118/210118-ms.
Texte intégralPITZ, EMIL, SEAN ROONEY et KISHORE POCHIRAJU. « MODELING AND CALIBRATION OF UNCERTAINTY IN MATERIAL PROPERTIES OF ADDITIVELY MANUFACTURED COMPOSITES ». Dans Thirty-sixth Technical Conference. Destech Publications, Inc., 2021. http://dx.doi.org/10.12783/asc36/35758.
Texte intégral