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Optimality and Adaptivity of Deep Neural Features for Instrumental Variable Regression
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Gradient descent with generalized Newton's method
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Stability and convergence analysis of AdaGrad for non-convex optimization via novel stopping time-based techniques
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Effects of Social Contextual Variation Using Partner Avatars on Memory Acquisition and Retention
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Towards Simple and Provable Parameter-Free Adaptive Gradient Methods
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Matrix factorization and prediction for high dimensional co-occurrence count data via shared parameter alternating zero inflated Gamma model
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Gradient Alignment Improves Test-Time Adaptation for Medical Image Segmentation
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Amortising Variational Bayesian Inference over prior hyperparameters with a Normalising Flow
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Dynamic Learning Rate Decay for Stochastic Variational Inference
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No More Adam: Learning Rate Scaling at Initialization is All You Need
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参考链接
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