会员服务
SimPLe · Integration · 大学 · 优化器 · 错误率 ·
2024 年 11 月 28 日
A simple universal algorithm for high-dimensional integration
翻译：暂无翻译
Takashi Goda,David Krieg
Takashi Goda,David Krieg
from arxiv, 18 pages. MATLAB code for numerical tests is attached

We present a simple universal algorithm for high-dimensional integration which has the optimal error rate (independent of the dimension) in all weighted Korobov classes both in the randomized and the deterministic setting. Our theoretical findings are complemented by numerical tests.


翻译：暂无翻译
0
下载
关闭预览

相关内容

【CVPR 2022】一个完全无监督的框架，从噪声和部分测量中学习图像，Robust Equivariant Imaging: a fully unsupervised framework for learning to image
【CVPR 2022】一个完全无监督的框架，从噪声和部分测量中学习图像，Robust Equivariant Imaging: a fully unsupervised framework for learning to image
专知会员服务
24+阅读 · 2022年3月3日
牛津大学最新《计算代数拓扑》笔记书，107页pdf
牛津大学最新《计算代数拓扑》笔记书，107页pdf
专知会员服务
43+阅读 · 2022年2月17日
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
专知会员服务
45+阅读 · 2021年11月24日
【ACL2020】多模态信息抽取，365页ppt
【ACL2020】多模态信息抽取，365页ppt
专知会员服务
147+阅读 · 2020年7月6日
【TPAMI2020】目标检测中的不平衡问题:综述论文，34页pdf
专知会员服务
55+阅读 · 2020年3月16日
【AI应用】Facebook-利用神经网络求解高等数学方程, Using neural networks to solve advanced mathematics equations
【AI应用】Facebook-利用神经网络求解高等数学方程, Using neural networks to solve advanced mathematics equations
专知会员服务
34+阅读 · 2020年1月15日
【WSDM2020】超越统计关系：将知识关系整合到多标签音乐风格分类的风格关联中（附pdf）
专知会员服务
17+阅读 · 2019年11月23日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程，17页pdf
强化学习最新教程，17页pdf
专知会员服务
177+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
【CVPR2021】半监督迁移学习的自适应一致性正则化
【CVPR2021】半监督迁移学习的自适应一致性正则化
专知
41+阅读 · 2021年3月7日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 嵌入常识知识的注意力 LSTM 模型用于特定目标的基于侧面的情感分析
论文浅尝 | 嵌入常识知识的注意力 LSTM 模型用于特定目标的基于侧面的情感分析
开放知识图谱
28+阅读 · 2018年6月11日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
基于位置注意力机制模型和带标签数据来提升槽填充（EMNLP outstanding paper）
基于位置注意力机制模型和带标签数据来提升槽填充（EMNLP outstanding paper）
科技创新与创业
17+阅读 · 2017年11月17日
可解释的CNN
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
基于LDA的主题模型实践（三）
基于LDA的主题模型实践（三）
机器学习深度学习实战原创交流
23+阅读 · 2015年10月12日
基于Amalgam空间的Hardy空间实变理论及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
Hamilton-Jacibi方程的弱KAM理论
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
罗巴代数的表示和罗巴代数在operad中的应用
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
三类多尺度问题的多尺度算法
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
复多项式的核拓扑熵
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Poisson流形上的修正Hamilton方法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
概率抽样设计及其统计推断方法
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
A survey and taxonomy of loss functions in machine learning
Arxiv
22+阅读 · 2023年1月13日
Geometric multimodal representation learning
Arxiv
68+阅读 · 2022年9月7日
A psychological theory of explainability
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Explaining generalization in deep learning: progress and fundamental limits
Arxiv
10+阅读 · 2021年10月17日
Information-theoretic generalization bounds for black-box learning algorithms
Arxiv
12+阅读 · 2021年10月4日
Deep learning: a statistical viewpoint
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Recent advances in deep learning theory
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
50+阅读 · 2020年12月20日
A survey on deep hashing for image retrieval
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
14+阅读 · 2020年6月10日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
105+阅读 · 2019年12月19日
Hyper-SAGNN: a self-attention based graph neural network for hypergraphs
Hyper-SAGNN: a self-attention based graph neural network for hypergraphs
Arxiv
17+阅读 · 2019年11月6日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
SimPLe
Integration
大学
优化器
错误率
相关VIP内容
【CVPR 2022】一个完全无监督的框架，从噪声和部分测量中学习图像，Robust Equivariant Imaging: a fully unsupervised framework for learning to image
【CVPR 2022】一个完全无监督的框架，从噪声和部分测量中学习图像，Robust Equivariant Imaging: a fully unsupervised framework for learning to image
专知会员服务
24+阅读 · 2022年3月3日
牛津大学最新《计算代数拓扑》笔记书，107页pdf
牛津大学最新《计算代数拓扑》笔记书，107页pdf
专知会员服务
43+阅读 · 2022年2月17日
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
专知会员服务
45+阅读 · 2021年11月24日
【ACL2020】多模态信息抽取，365页ppt
【ACL2020】多模态信息抽取，365页ppt
专知会员服务
147+阅读 · 2020年7月6日
【TPAMI2020】目标检测中的不平衡问题:综述论文，34页pdf
专知会员服务
55+阅读 · 2020年3月16日
【AI应用】Facebook-利用神经网络求解高等数学方程, Using neural networks to solve advanced mathematics equations
【AI应用】Facebook-利用神经网络求解高等数学方程, Using neural networks to solve advanced mathematics equations
专知会员服务
34+阅读 · 2020年1月15日
【WSDM2020】超越统计关系：将知识关系整合到多标签音乐风格分类的风格关联中（附pdf）
专知会员服务
17+阅读 · 2019年11月23日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程，17页pdf
强化学习最新教程，17页pdf
专知会员服务
177+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
热门VIP内容
相关资讯
【CVPR2021】半监督迁移学习的自适应一致性正则化
【CVPR2021】半监督迁移学习的自适应一致性正则化
专知
41+阅读 · 2021年3月7日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 嵌入常识知识的注意力 LSTM 模型用于特定目标的基于侧面的情感分析
论文浅尝 | 嵌入常识知识的注意力 LSTM 模型用于特定目标的基于侧面的情感分析
开放知识图谱
28+阅读 · 2018年6月11日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
基于位置注意力机制模型和带标签数据来提升槽填充（EMNLP outstanding paper）
基于位置注意力机制模型和带标签数据来提升槽填充（EMNLP outstanding paper）
科技创新与创业
17+阅读 · 2017年11月17日
可解释的CNN
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
基于LDA的主题模型实践（三）
基于LDA的主题模型实践（三）
机器学习深度学习实战原创交流
23+阅读 · 2015年10月12日
相关论文
A survey and taxonomy of loss functions in machine learning
Arxiv
22+阅读 · 2023年1月13日
Geometric multimodal representation learning
Arxiv
68+阅读 · 2022年9月7日
A psychological theory of explainability
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Explaining generalization in deep learning: progress and fundamental limits
Arxiv
10+阅读 · 2021年10月17日
Information-theoretic generalization bounds for black-box learning algorithms
Arxiv
12+阅读 · 2021年10月4日
Deep learning: a statistical viewpoint
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Recent advances in deep learning theory
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
50+阅读 · 2020年12月20日
A survey on deep hashing for image retrieval
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
14+阅读 · 2020年6月10日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
105+阅读 · 2019年12月19日
Hyper-SAGNN: a self-attention based graph neural network for hypergraphs
Hyper-SAGNN: a self-attention based graph neural network for hypergraphs
Arxiv
17+阅读 · 2019年11月6日
相关基金
基于Amalgam空间的Hardy空间实变理论及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
Hamilton-Jacibi方程的弱KAM理论
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
罗巴代数的表示和罗巴代数在operad中的应用
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
三类多尺度问题的多尺度算法
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
复多项式的核拓扑熵
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Poisson流形上的修正Hamilton方法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
概率抽样设计及其统计推断方法
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top