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  1. Allen-Zhu, Zeyuan [VerfasserIn]; Orecchia, Lorenzo [VerfasserIn] ; Zeyuan Allen-Zhu and Lorenzo Orecchia [MitwirkendeR]

    Linear Coupling: An Ultimate Unification of Gradient and Mirror Descent

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    Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik, 2017

  2. Zerbinati, Adrien [VerfasserIn] ; Nice [MitwirkendeR]; Désidéri, Jean-Antoine [MitwirkendeR]; Duvigneau, Régis [MitwirkendeR]

    Algorithme à gradients multiples pour l'optimisation multiobjectif en simulation de haute fidélité : application à l'aérodynamique compressible ; Non disponible

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    theses.fr, 2013-05-24

  3. Boussetta, Amine [VerfasserIn]; El-Mhamdi, El-Mahdi [VerfasserIn]; Guerraoui, Rachid [VerfasserIn]; Maurer, Alexandre [VerfasserIn]; Rouault, Sébastien [VerfasserIn] ; Amine Boussetta and El-Mahdi El-Mhamdi and Rachid Guerraoui and Alexandre Maurer and Sébastien Rouault [MitwirkendeR]

    AKSEL: Fast Byzantine SGD

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    Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik, 2021

  4. Garg, Ankit [VerfasserIn]; Kothari, Robin [VerfasserIn]; Netrapalli, Praneeth [VerfasserIn]; Sherif, Suhail [VerfasserIn] ; Ankit Garg and Robin Kothari and Praneeth Netrapalli and Suhail Sherif [MitwirkendeR]

    No Quantum Speedup over Gradient Descent for Non-Smooth Convex Optimization

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    Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik, 2021

  5. Setzer, Simon [VerfasserIn]; Steidl, Gabriele [VerfasserIn]; Morgenthaler, Jan [VerfasserIn]

    On Cyclic Gradient Descent Reprojection

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    KLUEDO - Publication Server of University of Kaiserslautern-Landau (RPTU), 2011

  6. Nüsken, Nikolas [VerfasserIn]; Renger, D. R. Michiel [VerfasserIn]

    Stein variational gradient descent: Many-particle and long-time asymptotics - [published Version]

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    Berlin : Weierstraß-Institut für Angewandte Analysis und Stochastik, 2021

  7. Yamim, J. D. M. [VerfasserIn]; Borges, C. C. H. [VerfasserIn]; Neto, R. F. [VerfasserIn]

    Portfolio optimization via online gradient descent and risk control

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    2023

    Erschienen in: Computational economics ; 62(2023), 1 vom: Juni, Seite 361-381

  8. Jain, Prateek [VerfasserIn]; Kakade, Sham M. [VerfasserIn]; Kidambi, Rahul [VerfasserIn]; Netrapalli, Praneeth [VerfasserIn]; Pillutla, Venkata Krishna [VerfasserIn]; Sidford, Aaron [VerfasserIn] ; Prateek Jain and Sham M. Kakade and Rahul Kidambi and Praneeth Netrapalli and Venkata Krishna Pillutla and Aaron Sidford [MitwirkendeR]

    A Markov Chain Theory Approach to Characterizing the Minimax Optimality of Stochastic Gradient Descent (for Least Squares)

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    Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik, 2018

  9. Panageas, Ioannis [VerfasserIn]; Piliouras, Georgios [VerfasserIn] ; Ioannis Panageas and Georgios Piliouras [MitwirkendeR]

    Gradient Descent Only Converges to Minimizers: Non-Isolated Critical Points and Invariant Regions

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    Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik, 2017

  10. Mercier, Quentin [VerfasserIn] ; Université Côte d'Azur (ComUE) [MitwirkendeR]; Désidéri, Jean-Antoine [MitwirkendeR]; Poirion, Fabrice [MitwirkendeR]

    Optimisation multicritère sous incertitudes : un algorithme de descente stochastique ; Multiobjective optimization under uncertainty : a stochastic descent algorithm

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    theses.fr, 2018-10-10

  11. Dvinskikh, Darina [VerfasserIn]

    Stochastic approximation versus sample average approximation for Wasserstein barycenters - [published Version]

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    London [u.a.] : Taylor & Francis, 2022

    Erschienen in: Optimization methods & software 37 (2022), Nr. 5

  12. Bras, Pierre [VerfasserIn] ; Sorbonne université [MitwirkendeR]; Pagès, Gilles [MitwirkendeR]

    Adaptive Gradient Langevin Algorithms for Stochastic Optimization and Bayesian Inference ; Algorithmes adaptatifs de Langevin Monte Carlo pour l'optimisation stochastique et l'inférence bayésienne

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    theses.fr, 2023-09-11

  13. Peseux, Paul [VerfasserIn] ; Normandie [MitwirkendeR]; Paquet, Thierry [MitwirkendeR]

    Programmation différentiable à grande échelle pour les données relationnelles ; A Differentiable Programming Approach for Optimization on Relational and Large Datasets

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    theses.fr, 2023-09-26

  14. Nguyen, Thanh Huy [VerfasserIn] ; Institut polytechnique de Paris [MitwirkendeR]; Richard, Gaël [MitwirkendeR]; Şimşekli, Umut [MitwirkendeR]

    Heavy-tailed nature of stochastic gradient descent in deep learning : theoretical and empirical analysis ; Nature à queue lourde de l'algorithme du gradient stochastique en apprentissage profond : analyse théorique et empirique

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    theses.fr, 2021-01-21