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Publications associées (9)

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How Gradient Descent Balances Features: A Dynamical Analysis For Two-Layer Neural Networks

Volkan Cevher, Zhenyu Zhu, Fanghui Liu

This paper investigates the fundamental regression task of learning k neurons (a.k.a. teachers) from Gaussian input, using two-layer ReLU neural networks with width m (a.k.a. students) and m, k = O(1), trained via gradient descent under proper initializati ...

2025

Training Deep Learning Models with Norm-Constrained LMOs

Volkan Cevher, Thomas Michaelsen Pethick, Zhenyu Zhu, Kimon Antonakopoulos, Wanyun Xie

In this work, we study optimization methods that leverage the linear minimization oracle (lmo) over a norm-ball. We propose a new stochastic family of algorithms that uses the lmo to adapt to the geometry of the problem and, perhaps surprisingly, show that ...

2025

Sample Complexity Bounds for Score-Matching: Causal Discovery and Generative Modeling

Volkan Cevher, Zhenyu Zhu

This paper provides statistical sample complexity bounds for score-matching and its applications in causal discovery. We demonstrate that accurate estimation of the score function is achievable by training a standard deep ReLU neural network using stochast ...

2023

Unités associées (1)

Laboratoire de systèmes d'information et d'inférence

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