Littérature scientifique sur le sujet « Randomized sketches »
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Articles de revues sur le sujet "Randomized sketches"
Lian, Heng, Fode Zhang et Wenqi Lu. « Randomized sketches for kernel CCA ». Neural Networks 127 (juillet 2020) : 29–37. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2020.04.006.
Texte intégralZhang, Fode, Xuejun Wang, Rui Li et Heng Lian. « Randomized sketches for sparse additive models ». Neurocomputing 385 (avril 2020) : 80–87. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2019.12.012.
Texte intégralChen, Ziling, Haoquan Guan, Shaoxu Song, Xiangdong Huang, Chen Wang et Jianmin Wang. « Determining Exact Quantiles with Randomized Summaries ». Proceedings of the ACM on Management of Data 2, no 1 (12 mars 2024) : 1–26. http://dx.doi.org/10.1145/3639280.
Texte intégralPilanci, Mert, et Martin J. Wainwright. « Randomized Sketches of Convex Programs With Sharp Guarantees ». IEEE Transactions on Information Theory 61, no 9 (septembre 2015) : 5096–115. http://dx.doi.org/10.1109/tit.2015.2450722.
Texte intégralYang, Yun, Mert Pilanci et Martin J. Wainwright. « Randomized sketches for kernels : Fast and optimal nonparametric regression ». Annals of Statistics 45, no 3 (juin 2017) : 991–1023. http://dx.doi.org/10.1214/16-aos1472.
Texte intégralXiong, Xianzhu, Rui Li et Heng Lian. « On nonparametric randomized sketches for kernels with further smoothness ». Statistics & ; Probability Letters 153 (octobre 2019) : 139–42. http://dx.doi.org/10.1016/j.spl.2019.06.001.
Texte intégralChen, Yuantao, Weihong Xu, Fangjun Kuang et Shangbing Gao. « The Study of Randomized Visual Saliency Detection Algorithm ». Computational and Mathematical Methods in Medicine 2013 (2013) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2013/380245.
Texte intégralWang, Haibo, Chaoyi Ma, Olufemi O. Odegbile, Shigang Chen et Jih-Kwon Peir. « Randomized error removal for online spread estimation in data streaming ». Proceedings of the VLDB Endowment 14, no 6 (février 2021) : 1040–52. http://dx.doi.org/10.14778/3447689.3447707.
Texte intégralDereziński, Michał, et Elizaveta Rebrova. « Sharp Analysis of Sketch-and-Project Methods via a Connection to Randomized Singular Value Decomposition ». SIAM Journal on Mathematics of Data Science 6, no 1 (21 février 2024) : 127–53. http://dx.doi.org/10.1137/23m1545537.
Texte intégralCohen, Edith, Jelani Nelson, Tamas Sarlos et Uri Stemmer. « Tricking the Hashing Trick : A Tight Lower Bound on the Robustness of CountSketch to Adaptive Inputs ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 6 (26 juin 2023) : 7235–43. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i6.25882.
Texte intégralThèses sur le sujet "Randomized sketches"
Wacker, Jonas. « Random features for dot product kernels and beyond ». Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS241.
Texte intégralDot product kernels, such as polynomial and exponential (softmax) kernels, are among the most widely used kernels in machine learning, as they enable modeling the interactions between input features, which is crucial in applications like computer vision, natural language processing, and recommender systems. However, a fundamental drawback of kernel-based statistical models is their limited scalability to a large number of inputs, which requires resorting to approximations. In this thesis, we study techniques to linearize kernel-based methods by means of random feature approximations and we focus on the approximation of polynomial kernels and more general dot product kernels to make these kernels more useful in large scale learning. In particular, we focus on a variance analysis as a main tool to study and improve the statistical efficiency of such sketches
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 intégralChapitres de livres sur le sujet "Randomized sketches"
Roy, Subhro, Rahul Chatterjee, Partha Bhowmick et Reinhard Klette. « MAESTRO : Making Art-Enabled Sketches through Randomized Operations ». Dans Computer Analysis of Images and Patterns, 318–26. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-23672-3_39.
Texte intégralAndriushchenko, Roman, Milan Češka, Sebastian Junges, Joost-Pieter Katoen et Šimon Stupinský. « PAYNT : A Tool for Inductive Synthesis of Probabilistic Programs ». Dans Computer Aided Verification, 856–69. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-81685-8_40.
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 intégralBevington, Dickon, Peter Fuggle, Liz Cracknell et Peter Fonagy. « Future ambitions for the AMBIT project ». Dans Adaptive Mentalization-Based Integrative Treatment, 374–92. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/med-psych/9780198718673.003.0011.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Randomized sketches"
Pilanci, Mert, et Martin J. Wainwright. « Randomized sketches of convex programs with sharp guarantees ». Dans 2014 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/isit.2014.6874967.
Texte intégralChen, Hongwei, Jie Zhao, Qixing Luo et Yajun Hou. « Distributed randomized singular value decomposition using count sketch ». Dans 2017 International Conference on Security, Pattern Analysis, and Cybernetics (SPAC). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/spac.2017.8304273.
Texte intégralAghazade, K., H. Aghamiry, A. Gholami et S. Operto. « Sketched Waveform Inversion (Swi) : an Efficient Augmented Lagrangian Based Full-Waveform Inversion with Randomized Source Sketching ». Dans 83rd EAGE Annual Conference & Exhibition. European Association of Geoscientists & Engineers, 2022. http://dx.doi.org/10.3997/2214-4609.202210284.
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