Nonasymptotic Analysis of Stochastic Gradient Descent with the Richardson–Romberg Extrapolation

M. Sheshukova; D. Belomestny; Durmus A.; E. Moulines; A. Naumov; S. Samsonov

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

30 октября 2026 г.

«Объект наших исследований - суперкомпьютер»

Феликс Смирнов занимается суперкомпьютерными технологиями, чтобы помогать другим ученым в их работе. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» он рассказал о настройке коммуникаций между узлами, своем увлечении кинематографом и о старых вывесках на Хитровке.

29 октября 2026 г.

Как прогнозировать будущее науки и технологий

Лаборатория исследований науки и технологий, действующая в структуре Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, изучает текущее состояние научных исследований и разработок, анализирует тренды и их динамику, что позволяет понимать масштаб вызовов, связанных с применением новейших технологий, определять приоритеты будущих работ, формировать научную и промышленную политику. Новостная служба «Вышка.Главное» побеседовала с заведующей лабораторией Лилианой Проскуряковой и директором Форсайт-центра ИСИЭЗ Александром Соколовым.

29 октября 2026 г.

Плоская модель местности скрыла от симулятора потерю связи между машинами

Исследователи МИЭМ ВШЭ показали, что популярные симуляторы связи между автомобилями заметно переоценивают ее надежность, потому что считают рельеф местности плоским. Если учесть рельеф, мосты и туннели, доля потерянных соединений на горном серпантине вырастает с 21 до 30%, у эстакады — с 20 до 33%, а в туннеле — с нуля до 80%.Результаты опубликованы в журнале Future Transportation.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

Nonasymptotic Analysis of Stochastic Gradient Descent with the Richardson–Romberg Extrapolation

Шешукова М. Е., Беломестный Д. В., Durmus A., Мулине Э. Ф., Наумов А. А., Самсонов С. В.

Язык: английский

Текст на другом сайте

Ключевые слова: цепи Маркова Markov chains Richardson-Romberg extrapolation stochastic gradient descent стохастический градиентный спуск Ричардсон-Ромберг

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:

Разработка теоретических основ и методов генеративного искусственного интеллекта и их приложение к неоднородным доменным областям (2025)

В книге

Proceedings of the 13th International Conference on Learning Representations (ICLR 2025)

ICLR, 2025.

High-Order Error Bounds for Markovian LSA with Richardson–Romberg Extrapolation

Левин И. В., Наумов А. А., Самсонов С. В., , in: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. AAAI-26: AAAI Technical Track on Planning, Routing, and Scheduling; AAAI Technical Track on Reasoning under Uncertainty; AAAI Technical Track on Search and Optimization. Main Track, volume 40 no. 43.: American Association for Artificial Intelligence (AAAI) Press, 2026. P. 36696–36704.

Добавлено: 17 апреля 2026 г.

Об одном применении теоремы А.Н. Колмогорова

Соболев В. Н., Фролов А. А., Чебышевский сборник 2025 Т. 26 № 5 С. 203–220

В статье на классе K бесконечных двоичных последовательностей без 1-серий строится согласованное распределение вероятностей P, которое индуцируется однородной цепью Маркова с матрицей перехода за один шаг P𝜑 , и полностью определяемой золотым сечением 𝜑. Использование цепи Маркова при построении вероятностной меры P позволяет применить теорему А.Н. Колмогорова о продолжении меры. Асимптотическое распределение подкласса K 0 ...

Добавлено: 11 февраля 2026 г.

A Revival of Conservative Ideology and the Projected Religious Landscape in Russia

Скоробогатов А. С., Economics of Transition and Institutional Change 2026 Vol. 34 No. 2 P. 387–409

Добавлено: 3 ноября 2025 г.

Refined Analysis of Constant Step Size Federated Averaging and Federated Richardson-Romberg Extrapolation

Paul M., Durmus A., Dieuleveut A. и др., , in: Proceedings of The 28th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 3-5 May 2025, Splash Beach Resort in Mai Khao, Thailand, PMLR: vol. 258Vol. 258.: PMLR, 2025. Ch. 258 P. 5023–5031.

Добавлено: 18 мая 2025 г.

Nonasymptotic Analysis of Stochastic Gradient Descent with the Richardson-Romberg Extrapolation

Шешукова М. Е., Беломестный Д. В., Durmus A. и др., / Series arXiv "math". 2024.

Добавлено: 13 октября 2024 г.

Rosenthal-type inequalities for linear statistics of Markov chains

Durmus A., Мулине Э. Ф., Наумов А. А. и др., / Series arXiv "math". 2023.

Добавлено: 18 июня 2023 г.

Local Limit Theorems and Strong Approximations for Robbins-Monro Procedures

Конаков В. Д., Mammen E., / Series arXiv "math". 2023. No. 2304.10673.

Добавлено: 24 апреля 2023 г.

Local-Global MCMC kernels: the best of both worlds

Самсонов С. В., Лагутин Е. М., Gabrie M. и др., , in: Thirty-Sixth Conference on Neural Information Processing Systems : NeurIPS 2022.: Curran Associates, Inc., 2022. P. 5178–5193.

Добавлено: 1 февраля 2023 г.

BR-SNIS: Bias Reduced Self-Normalized Importance Sampling

Cardoso G., Самсонов С. В., Thin A. и др., , in: Thirty-Sixth Conference on Neural Information Processing Systems : NeurIPS 2022.: Curran Associates, Inc., 2022. P. 716–729.

Добавлено: 1 февраля 2023 г.

Mathematical Model for Assessing the Reliability of Water Supply Networks

Рунев Е. В., Springer Nature Switzerland 2022 Vol. 402 No. 1 P. 343–351

Добавлено: 1 ноября 2022 г.