Anastas Kratsios公司
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2020年–今天
2024 [i25] Tin Sum Cheng公司 , 奥雷连·卢奇 , Anastas Kratsios公司 , 大卫·贝利斯 :
通过特征谱表征核无脊回归中的过度拟合。 CoRR公司 abs/2402.01297 ( 2024 ) 【i24】 Haitz Sáez de Ocáriz Borde公司 , Takashi Furuya先生 , Anastas Kratsios公司 , 马克·特拉 :
用分布式神经计算打破维数的诅咒。 CoRR公司 abs/2402.03460 ( 2024 ) [第23条] Anastas Kratsios公司 , A.马丁娜·纽曼 , 古德蒙德·帕默 :
数字计算机打破了维度的诅咒:通过有限几何的自适应界限。 CoRR公司 abs/2402.05576 ( 2024 ) [i22] Anastas Kratsios公司 , Takashi Furuya先生 , 何塞·安东尼奥·拉拉·贝尼特斯 , 马蒂·拉萨斯 , Maarten V.de Hoop公司 :
混合专家软化了算子学习中维数的诅咒。 CoRR公司 abs/2404.09101 ( 2024 ) 2023 [j6] Anastas Kratsios公司 , 瓦伦汀·德巴诺 , 伊凡·多克曼尼克 :
小型变压器计算通用度量嵌入。 J.马赫。 学习。 物件。 24 : 170:1-170:48 ( 2023 ) 【c5】 Tin Sum Cheng公司 , 奥雷连·卢奇 , Anastas Kratsios公司 , 伊凡·多克曼尼克 , 大卫·贝柳斯 :
有限秩核岭回归检验误差的理论分析。 NeurIPS公司 2023 【i21】 Anastas Kratsios公司 , 科迪·B·亨德曼 :
通过几何深度学习创造Ornstein-Uhlenbeck市场。 CoRR公司 abs/2302.09176 ( 2023 ) [i20] Anastas Kratsios公司 , 刘冲(Chong Liu) , 马蒂·拉萨斯 , Maarten V.de Hoop公司 , 伊万·多克曼 :
传递原理:度量空间之间的欧几里德通用逼近。 CoRR公司 abs/2304.12231 ( 2023 ) [i19] Anastas Kratsios公司 , 瑞阳红 , Haitz Sáez de Ocáriz Borde公司 :
潜在树结构的双曲神经网络表示的容量界限。 CoRR公司 abs/2308.09250 ( 2023 ) [i18] 杨旭伟 , Anastas Kratsios公司 , 弗洛里安·克拉奇 , 马休斯·R·格拉塞利 , 奥雷连·卢奇 :
核回归的回归最优联合转移学习及其在美式期权定价中的应用。 CoRR公司 abs/2309.04557 ( 2023 ) [i17] Tin Sum Cheng公司 , 奥雷连·卢奇 , 伊凡·多克曼尼克 , Anastas Kratsios公司 , 大卫·贝柳斯 :
有限秩核岭回归检验误差的理论分析。 CoRR公司 abs/2310.00987 ( 2023 ) [i16] Haitz Sáez de Ocáriz Borde公司 , Anastas Kratsios公司 :
神经雪花:通过可训练的潜在几何进行通用潜在图形推断。 CoRR公司 abs/2310.15003 ( 2023 ) 【i15】 布兰卡·霍瓦特 , Anastas Kratsios公司 , Yannick Limmer公司 , 杨旭伟 :
深层卡尔曼滤波器可以滤波。 CoRR公司 腹肌/2310.19603 ( 2023 ) 2022 [j5] Anastas Kratsios公司 , 贝努什·扎曼鲁伊 :
学习分段连续函数中的子模式。 神经计算 480 : 192-211 ( 2022 ) 【j4】 Anastas Kratsios公司 , 利奥尼·帕彭 :
可微几何深度学习的普遍逼近定理。 J.马赫。 学习。 物件。 23 : 196:1-196:73 ( 2022 ) [j3] Anastas Kratsios公司 , 贝努什·扎曼鲁伊 :
ReLU网络在逼近紧支撑函数时有边吗? 事务处理。 机器。 学习。 物件。 2022 ( 2022 ) 【c4】 Anastas Kratsios公司 , 贝努什·扎曼鲁伊 , 刘天林 , 伊凡·多克曼尼克 :
使用变压器可以实现约束下的通用近似。 ICLR公司 2022 [第14条] Beatrice Acciaio公司 , Anastas Kratsios公司 , 古德蒙德·帕默 :
公制超变换器是通用适配贴图。 CoRR公司 abs/2201.13094 ( 2022 ) [i13] Anastas Kratsios公司 , 贝努什·扎曼鲁伊 :
分段线性激活或分析激活函数:哪个产生了更具表现力的神经网络? CoRR公司 abs/2204.11231 ( 2022 ) [i12] Anastas Kratsios公司 , 瓦伦汀·德巴诺 , 伊凡·多克曼尼克 :
小型变压器计算通用度量嵌入。 CoRR公司 abs/2209.06788 ( 2022 ) [i11] 卢卡·加林贝蒂 , 朱利亚·利维埃里 , Anastas Kratsios公司 :
设计通用因果深度学习模型:来自随机分析的无限维动力系统的案例。 CoRR公司 abs/2210.13300 ( 2022 ) [i10] 侯松岩 , 帕尼安·卡斯雷伊 , Anastas Kratsios公司 , 乔纳斯·罗斯福斯 , 安德烈亚斯·克劳斯 :
通过最优传输实现实例相关的泛化边界。 CoRR公司 abs/2211.01258 ( 2022 ) 2021 [注2] Anastas Kratsios公司 :
通用近似属性。 安。数学。 Artif公司。 智力。 89 ( 5-6 ) : 435-469 ( 2021 ) [j1] Anastas Kratsios公司 , 科迪·B·亨德曼 :
NEU:通用UAP不变特征表示的元算法。 J.马赫。 学习。 物件。 22 : 92:1-92:51 ( 2021 ) 【c3】 菲利普·卡斯格伦 , Anastas Kratsios公司 :
优化优化器:回归最优梯度下降算法。 COLT公司 2021 : 883-926 【c2】 Anastas Kratsios公司 , 科迪·B·亨德曼 :
通过几何深度学习创造OrnsteinUhlenbeck市场。 GSI(2) 2021 : 605-614 [第九章] 菲利普·卡斯格伦 , Anastas Kratsios公司 :
优化优化器:回归最优梯度下降算法。 CoRR公司 绝对值/2101.00041 ( 2021 ) [i8] Anastas Kratsios公司 , 利奥尼·帕彭 :
深窄前馈网络非核素普适逼近的定量速率和基本障碍。 CoRR公司 abs/2101.05390 ( 2021 ) [i7] Anastas Kratsios公司 :
通过概率测量值深层神经模型的通用正则条件分布。 CoRR公司 abs/2105.07743 ( 2021 ) [i6] Anastas Kratsios公司 , 贝努什·扎曼鲁伊 , 刘天林 , 伊凡·多克曼尼克 :
使用变压器可以实现约束下的通用近似。 CoRR公司 abs/2110.03303 ( 2021 ) 2020 【c1】 Anastas Kratsios公司 , 伊夫根·比洛科普托夫 :
非核素通用近似。 NeurIPS公司 2020 [i5] Anastas Kratsios公司 , 伊夫根·比洛科普托夫 :
非核素通用近似。 CoRR公司 abs/2006.02341 ( 2020 ) [i4] Anastas Kratsios公司 , 贝努什·扎曼鲁伊 :
档案馆:复合模式学习的架构改进,增加表达能力,减少训练时间。 CoRR公司 abs/2006.14378 ( 2020 ) [i3] Anastas Kratsios公司 , Behnoosh Zamanlooy公司 :
利用档案克服神经网络在复合模式学习中的局限性。 CoRR公司 abs/2010.15571 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [i2] Anastas Kratsios公司 :
通用逼近定理。 CoRR公司 abs/1910.03344 ( 2019 ) 2018 [i1] Anastas Kratsios公司 , 科迪·B·亨德曼 :
NEU几何学习元算法及其在金融中的应用。 CoRR公司 abs/1809.00082 ( 2018 )