Littérature scientifique sur le sujet « Steplength selection »
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Articles de revues sur le sujet "Steplength selection"
Curtis, Frank, et Jorge Nocedal. « Steplength selection in interior-point methods for quadratic programming ». Applied Mathematics Letters 20, no 5 (mai 2007) : 516–23. http://dx.doi.org/10.1016/j.aml.2006.05.020.
Texte intégraldi Serafino, Daniela, Valeria Ruggiero, Gerardo Toraldo et Luca Zanni. « On the steplength selection in gradient methods for unconstrained optimization ». Applied Mathematics and Computation 318 (février 2018) : 176–95. http://dx.doi.org/10.1016/j.amc.2017.07.037.
Texte intégralCrisci, Serena, Valeria Ruggiero et Luca Zanni. « Steplength selection in gradient projection methods for box-constrained quadratic programs ». Applied Mathematics and Computation 356 (septembre 2019) : 312–27. http://dx.doi.org/10.1016/j.amc.2019.03.039.
Texte intégralGunzburger, Max D., et Janet S. Peterson. « Predictor and steplength selection in continuation methods for the Navier-Stokes equations ». Computers & ; Mathematics with Applications 22, no 8 (1991) : 73–81. http://dx.doi.org/10.1016/0898-1221(91)90015-v.
Texte intégralPorta, Federica, Marco Prato et Luca Zanni. « A New Steplength Selection for Scaled Gradient Methods with Application to Image Deblurring ». Journal of Scientific Computing 65, no 3 (30 janvier 2015) : 895–919. http://dx.doi.org/10.1007/s10915-015-9991-9.
Texte intégralLoris, I., M. Bertero, C. De Mol, R. Zanella et L. Zanni. « Accelerating gradient projection methods for ℓ1-constrained signal recovery by steplength selection rules ». Applied and Computational Harmonic Analysis 27, no 2 (septembre 2009) : 247–54. http://dx.doi.org/10.1016/j.acha.2009.02.003.
Texte intégralFranchini, Giorgia, Valeria Ruggiero, Federica Porta et Luca Zanni. « Neural architecture search via standard machine learning methodologies ». Mathematics in Engineering 5, no 1 (2022) : 1–21. http://dx.doi.org/10.3934/mine.2023012.
Texte intégralFranchini, Giorgia, Valeria Ruggiero et Luca Zanni. « Ritz-like values in steplength selections for stochastic gradient methods ». Soft Computing 24, no 23 (18 août 2020) : 17573–88. http://dx.doi.org/10.1007/s00500-020-05219-6.
Texte intégralPellegrini, Riccardo, Andrea Serani, Giampaolo Liuzzi, Francesco Rinaldi, Stefano Lucidi et Matteo Diez. « A Derivative-Free Line-Search Algorithm for Simulation-Driven Design Optimization Using Multi-Fidelity Computations ». Mathematics 10, no 3 (2 février 2022) : 481. http://dx.doi.org/10.3390/math10030481.
Texte intégralCrisci, Serena, Federica Porta, Valeria Ruggiero et Luca Zanni. « Hybrid limited memory gradient projection methods for box-constrained optimization problems ». Computational Optimization and Applications, 4 septembre 2022. http://dx.doi.org/10.1007/s10589-022-00409-4.
Texte intégralThèses sur le sujet "Steplength selection"
DE, ASMUNDIS ROBERTA. « New gradient methods : spectral properties and steplength selection ». Doctoral thesis, 2014. http://hdl.handle.net/11573/918064.
Texte intégralSgattoni, 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 "Steplength selection"
Franchini, Giorgia, Valeria Ruggiero et Luca Zanni. « On the Steplength Selection in Stochastic Gradient Methods ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 186–97. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-39081-5_17.
Texte intégralFranchini, Giorgia, Valeria Ruggiero et Luca Zanni. « Steplength and Mini-batch Size Selection in Stochastic Gradient Methods ». Dans Machine Learning, Optimization, and Data Science, 259–63. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-64580-9_22.
Texte intégralFranchini, Giorgia, Valeria Ruggiero et Ilaria Trombini. « Thresholding Procedure via Barzilai-Borwein Rules for the Steplength Selection in Stochastic Gradient Methods ». Dans Machine Learning, Optimization, and Data Science, 277–82. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-95470-3_21.
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