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...
Հիմնական հեղինակներ: | Sarao Mannelli, S, Biroli, G, Cammarota, C, Krzakala, F, Urbani, P, Zdeborová, L |
---|---|
Ձևաչափ: | Journal article |
Լեզու: | English |
Հրապարակվել է: |
American Physical Society
2020
|
Նմանատիպ նյութեր
-
Marvels and Pitfalls of the Langevin Algorithm in Noisy High-Dimensional Inference
: Stefano Sarao Mannelli, և այլն
Հրապարակվել է: (2020-03-01) -
Thresholds of descending algorithms in inference problems
: Sarao Mannelli, S, և այլն
Հրապարակվել է: (2020) -
The Noisy and Marvelous Molecular World of Biology
: Felix Ritort
Հրապարակվել է: (2019-04-01) -
Theoretical characterization of uncertainty in high-dimensional linear classification
: Lucas Clarté, և այլն
Հրապարակվել է: (2023-01-01) -
Glassy Nature of the Hard Phase in Inference Problems
: Fabrizio Antenucci, և այլն
Հրապարակվել է: (2019-01-01)