Marvels and pitfalls of the Langevin algorithm in noisy high-dimensional inference
Gradient-descent-based algorithms and their stochastic versions have widespread applications in machine learning and statistical inference. In this work, we carry out an analytic study of the performance of the algorithm most commonly considered in physics, the Langevin algorithm, in the context of...
প্রধান লেখক: | Sarao Mannelli, S, Biroli, G, Cammarota, C, Krzakala, F, Urbani, P, Zdeborová, L |
---|---|
বিন্যাস: | Journal article |
ভাষা: | English |
প্রকাশিত: |
American Physical Society
2020
|
অনুরূপ উপাদানগুলি
অনুরূপ উপাদানগুলি
-
Marvels and Pitfalls of the Langevin Algorithm in Noisy High-Dimensional Inference
অনুযায়ী: Stefano Sarao Mannelli, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2020-03-01) -
Thresholds of descending algorithms in inference problems
অনুযায়ী: Sarao Mannelli, S, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2020) -
The Noisy and Marvelous Molecular World of Biology
অনুযায়ী: Felix Ritort
প্রকাশিত: (2019-04-01) -
Theoretical characterization of uncertainty in high-dimensional linear classification
অনুযায়ী: Lucas Clarté, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2023-01-01) -
Glassy Nature of the Hard Phase in Inference Problems
অনুযায়ী: Fabrizio Antenucci, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2019-01-01)