Automatic differentiation for Riemannian optimization on low-rank matrix and tensor-train manifolds

Novikov A.; M. Rakhuba; Oseledets I.

doi:10.1137/20M1356774

Публикации

?

Automatic differentiation for Riemannian optimization on low-rank matrix and tensor-train manifolds

SIAM Journal of Scientific Computing. 2022. Vol. 44. No. 2. P. A843–A869.

Novikov A., Рахуба М. В., Oseledets I.

Научное направление: Компьютерные науки Математика

Язык: английский

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: Riemannian optimization tensor train Low-rank matrix approximation automatic differentiation

Exploring New Frontiers in Vertical Federated Learning: the Role of Saddle Point Reformulation

Beznosikov A., Kormakov G., Grigorievskiy A. и др., Journal of Optimization Theory and Applications 2026 Vol. 209 Article 18

Добавлено: 17 июня 2026 г.

Optimal Extraction with an Impact on Diffusion-Jump Pricing

Garzón J., Mora Rodríguez J., Морено Ф. Г., Applied Mathematics and Optimization 2026 Vol. 94 No. 10 P. 1–43

Добавлено: 17 июня 2026 г.

Supervised Learning in Critical Phenomena—Statistical and Systematic Accuracy

Chertenkov V. I., Щур Л. Н., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 2 P. 720–727

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Enhancing Emotion Recognition in Speech Based on Self-Supervised Learning: Cross-Attention Fusion of Acoustic and Semantic Features

Deeb B., Andrey V. Savchenko, Макаров И. А., IEEE Access 2026 Vol. 13 P. 56283–56295

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Automated detection of wolf howls using audio spectrogram transformers

Makarov N., Савченко А. В., Zemtsova I. и др., Scientific Reports 2025 Vol. 15 Article 26641

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Artificial intelligence framework for multi-pathology risk assessment from retinal fundus images: deep learning approach to 15-disease screening

Vasilev R., Савченко А. В., Blinov P. и др., Frontiers in Medicine 2026 Vol. 13

Добавлено: 16 июня 2026 г.

From Data to Signs: A Foundation Model for Multilingual Sign Language Recognition

Novopoltsev M., Tulenkov A., Murtazin R. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 188170–188181

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Об устройстве целевого приёма в России.

Нестеров А. С., Журнал Новой экономической ассоциации 2026

В этой статье рассматривается целевой приём в вузы в России с точки зрения науки об устройстве рынков сочетания и экономических механизмов (matching market and mechanism design), ключевого направления современной теории игр. Мы изучаем механизм целевого приёма -- набор правил, по которым устраивается трёхстороннее сочетание между абитуриентом, заказчиком и образовательной программой. Используемый в России механизм имеет ...

Добавлено: 16 июня 2026 г.

B3Emo: Quantifying Affect as a Double-Edged Sword in Strategic LLM Interactions

Stepin A., Mozikov M., Kabanov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 48127–48144

Добавлено: 16 июня 2026 г.

ESQA: Event Sequences Question Answering

Abdullaeva I., Karpukhin I., Filatov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 59390–59408

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 14 июня 2026 г.

Proceedings of the 6th Workshop on Computational Approaches to Discourse, Context and Document-Level Inferences (CODI 2025)

Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.

Добавлено: 11 июня 2026 г.

Optimization on the Extended Tensor-Train Manifold with Shared Factors

Alexander Molozhavenko, Рахуба М. В., Computational and Applied Mathematics 2026 Vol. 45 No. 6 Article 221

Добавлено: 22 декабря 2025 г.

Fast gradient-free activation maximization for neurons in spiking neural networks

Pospelov N., Chertkov A., Бекетов М. Е. и др., Neurocomputing 2025 Vol. 618 Article 129070

Добавлено: 14 декабря 2024 г.

Training a Tucker Model With Shared Factors: a Riemannian Optimization Approach

Пешехонов И. Д., Aleksey Arzhantsev, Рахуба М. В., , in: Proceedings of The 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2024), 2-4 May 2024, Palau de Congressos, Valencia, Spain. PMLR: Volume 238Vol. 238.: Valencia: PMLR, 2024. Ch. 238 P. 3304–3312.

Добавлено: 29 ноября 2024 г.

Classification Using Marginalized Maximum Likelihood Estimation and Black-Box Variational Inference

Шалилех С., , in: Data Analysis and Optimization. In Honor of Boris Mirkin's 80th Birthday.: Springer, 2023. P. 349–361.

Добавлено: 17 октября 2023 г.

Low-rank tensor approximation of singularly perturbed boundary value problems in one dimension

Marcati C., Рахуба М. В., Ulander J. ., Calcolo 2022 Article 2

Добавлено: 31 октября 2021 г.

Spectral Tensor Train Parameterization of Deep Learning Layers

Obukhov A., Рахуба М. В., Liniger A. и др., , in: International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 13-15 April 2021, VirtualVol. 130.: PMLR, 2021. P. 3547–3555.

Добавлено: 31 октября 2021 г.

О ТТ-рангах приближенных тензоризаций некоторых гладких функций

Высоцкий Л. И., Журнал вычислительной математики и математической физики 2021 Т. 61 № 5 С. 776–786

Исследуются “тензоризации” функций, т.е. тензоры с элементами A(i1,…,id)=f(x(i1,…,id)), где f(x) – некоторая функция, заданная на отрезке, а {x(i1,…,id)} – сетка на этом отрезке. Для таких тензоров ставится задача приближения тензорами, допускающими ТТ (Tensor Train)-разложение с малыми ТТ-рангами. Для класса функций, являющихся следами аналитических в некоторых эллипсах на комплексной плоскости функций комплексного переменного, получены верхние и ...

Добавлено: 31 октября 2021 г.

Tensor-Train Numerical Integration of Multivariate Functions with Singularities

Высоцкий Л. И., Смирнов А. В., Тыртышников Е. Е., Lobachevskii Journal of Mathematics 2021 Vol. 42 P. 1608–1621

Добавлено: 31 октября 2021 г.

2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)

IEEE, 2020.

Добавлено: 14 октября 2021 г.

Low-rank matrix approximation in the infinity norm

Gillis N., Шитов Я. Н., Linear Algebra and its Applications 2019 Vol. 581 P. 367–382

Добавлено: 11 ноября 2020 г.

On Tensor-Train Ranks of Tensorized Polynomials

Высоцкий Л. И., , in: Large-Scale Scientific Computing. LSSC 2019. Lecture Notes in Computer ScienceVol. 11958: Large-Scale Scientific Computing 12th International Conference, LSSC 2019 Sozopol, Bulgaria, June 10–14, 2019 Revised Selected Papers.: Cham: Springer, 2020. P. 189–196.

Добавлено: 10 ноября 2020 г.

Jacobi-Davidson Method on Low-Rank Matrix Manifolds

Рахуба М. В., Oseledets I., SIAM Journal of Scientific Computing 2018 Vol. 40 No. 2 P. A1149–A1170

Добавлено: 20 октября 2020 г.