論文の概要: Lipschitzian SLLNs for random functions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.20411v1
- Date: Wed, 22 Jul 2026 17:50:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-23 18:51:38.171599
- Title: Lipschitzian SLLNs for random functions
- Title(参考訳): ランダム関数に対するリプシッツSLLN
- Abstract要約: 我々は、局所リプシッツ函数の多元数の強い法則を擬計量で証明する。
実験結果は, トポロジカルあるいはモデル理論的な条件下で, 後者は O-ミニマル構造において共定義可能な関数を含むが, このクラスをはるかに超えている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.7771246035239976
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We prove strong laws of large numbers for locally Lipschitz functions in the Lipschitz pseudometric. Our results hold under either a topological or a model-theoretic condition, with the latter encompassing functions jointly definable in o-minimal structures but extending substantially beyond this class. Applications include uniform convergence of limiting and Clarke subdifferentials and finite-sample identification of solutions. Consequently, we identify broad classes of functions for which the failure phenomena revealed by our previous negative results [Tian and Royset, arXiv:2511.16568, 2025] do not occur.
- Abstract(参考訳): 我々は、局所リプシッツ函数の多元数の強い法則を擬計量で証明する。
実験結果は, トポロジカルあるいはモデル理論的な条件下で, 後者は O-ミニマル構造において共定義可能な関数を含むが, このクラスをはるかに超えている。
応用としては、極限の均一収束やクラーク部分微分、解の有限サンプル同定などがある。
その結果,前回の負の結果(Tian and Royset, arXiv:2511.16568, 2025]で明らかな故障現象が起こらない関数の幅広いクラスを同定した。
関連論文リスト
- Revisiting Convergence: Shuffling Complexity Beyond Lipschitz Smoothness [50.78508362183774]
シャッフル型勾配法はその単純さと迅速な経験的性能のために実践的に好まれる。
リプシッツ条件は一般的な機械学習スキームでは満たされないことが多い。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-11T15:36:48Z) - Generalization Bounds and Model Complexity for Kolmogorov-Arnold Networks [1.5850926890180461]
Kolmogorov-Arnold Network (KAN)は、Liuらによって最近提案されたネットワーク構造である。
活性化関数を備えたカンの一般化境界を確立することにより、カンの厳密な理論的解析を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-10T15:23:21Z) - Inexact subgradient methods for semialgebraic functions [18.293072574300798]
機械学習における近似勾配の広範囲な適用を動機として, 永続的な誤差を受ける部分エクサクティヴな加算法について検討する。
我々の分析は、消滅と定常的なステップサイズ体制の両方に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-30T12:47:42Z) - Novel Quadratic Constraints for Extending LipSDP beyond Slope-Restricted
Activations [52.031701581294804]
ニューラルネットワークのリプシッツ境界は、高い時間保存保証で計算できる。
このギャップを埋めて,リプシッツを傾斜制限活性化関数を超えて拡張する。
提案した解析は一般であり、$ell$ および $ell_infty$ Lipschitz 境界を推定するための統一的なアプローチを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-25T09:23:31Z) - A Unified Analysis on the Subgradient Upper Bounds for the Subgradient Methods Minimizing Composite Nonconvex, Nonsmooth and Non-Lipschitz Functions [7.972544890243396]
本稿では, 近位降下法(Prox-SubGrad) 型アプローチの統一解析について述べる。
我々は, 誤差有界条件, 対象の下位次数の成長条件, および主次次次次次次数反復の挙動を, 極めて広い目的関数のクラスに関連付けることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-30T23:34:11Z) - High-Probability Bounds for Stochastic Optimization and Variational
Inequalities: the Case of Unbounded Variance [59.211456992422136]
制約の少ない仮定の下で高確率収束結果のアルゴリズムを提案する。
これらの結果は、標準機能クラスに適合しない問題を最適化するために検討された手法の使用を正当化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-02T10:37:23Z) - Kernel-based off-policy estimation without overlap: Instance optimality
beyond semiparametric efficiency [53.90687548731265]
本研究では,観測データに基づいて線形関数を推定するための最適手順について検討する。
任意の凸および対称函数クラス $mathcalF$ に対して、平均二乗誤差で有界な非漸近局所ミニマックスを導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-16T02:57:37Z) - Inference on Strongly Identified Functionals of Weakly Identified
Functions [71.42652863687117]
本研究では,ニュアンス関数が存在しない場合でも,関数を強く識別するための新しい条件について検討する。
本稿では,プライマリおよびデバイアスのニュアンス関数に対するペナル化ミニマックス推定器を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-17T13:38:31Z) - On the expressivity of bi-Lipschitz normalizing flows [49.92565116246822]
可逆函数 (invertible function) は、函数とその逆函数が有界リプシッツ定数を持つとき、ビ・リプシッツ (bi-Lipschitz) である。
ほとんどの正規化フローは、設計または数値誤差を制限するための訓練によってバイリプシッツである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-15T10:13:46Z) - Lipschitz Bounded Equilibrium Networks [3.2872586139884623]
本稿では、平衡ニューラルネットワーク、すなわち暗黙の方程式で定義されるネットワークの新しいパラメータ化を提案する。
新しいパラメータ化は、制約のない最適化を通じてトレーニング中にリプシッツ境界を許容する。
画像分類実験では、リプシッツ境界は非常に正確であり、敵攻撃に対する堅牢性を向上させることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-05T01:00:40Z) - On Sharpness of Error Bounds for Multivariate Neural Network
Approximation [0.0]
この論文は、このようなリッジ関数の和による最良の非線形近似を扱う。
誤差境界は滑らかさのモジュライで表される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-05T14:00:52Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。