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Yuriy Nesterov
Yuriy Nesterov
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为概率测度开发了新的 Nesterov 加速方法
研究人员开发了新的概率测度加速优化方法，其灵感来源于欧几里得空间中的 Nesterov 加速梯度法。这些方法，包括重球法和 Nesterov 加速法，专为机器学习、科学计算和不确定性量化等应用而设计。该方法通过哈密顿公式将概率测度提升到相空间，并提升到希尔伯特空间，从而实现了与欧几里得方法相媲美的收敛保证。
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新的OptMuon方法通过自适应动量增强随机优化
研究人员推出了一种新颖的自适应动量正交化方法OptMuon，用于随机非凸优化，该方法通过观察到的轨迹校准更新幅度。该方法将Muon风格的方向与依赖于轨迹的系数计划相结合，避免了对平滑度常数或方差水平的依赖。OptMuon为噪声自适应性和零噪声最优性提供了理论保证，在无需手动调整超参数的情况下，可降低到接近最优的确定性速率。
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研究人员开发了具有加速草图的在线牛顿法以实现高效推断
一篇新论文介绍了一种在线牛顿法，该方法使用 Nesterov 加速草图来近似牛顿方向。该方法旨在为流式数据提供稳健的不确定性量化，同时保持与一阶方法相当的计算效率。该方法量化了来自数据和计算的不确定性，建立了收敛保证并开发了在线协方差估计器。实验表明其在回归模型的在线推断方面具有优越性。