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Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs, und . (2019)cite arxiv:1910.06922Comment: Code at https://github.com/AlexiaJM/MaximumMarginGANs.Improving Gibbs Sampler Scan Quality with DoGS., und . ICML, Volume 70 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 2469-2477. PMLR, (2017)Gotta Go Fast When Generating Data with Score-Based Models., , , , und . CoRR, (2021)Stochastic Gradient Descent-Ascent and Consensus Optimization for Smooth Games: Convergence Analysis under Expected Co-coercivity., , , , und . NeurIPS, Seite 19095-19108. (2021)No Wrong Turns: The Simple Geometry Of Neural Networks Optimization Paths., , , und . ICML, OpenReview.net, (2024)Linear Lower Bounds and Conditioning of Differentiable Games., , , und . ICML, Volume 119 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 4583-4593. PMLR, (2020)A Study of Condition Numbers for First-Order Optimization., , , und . AISTATS, Volume 130 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 1261-1269. PMLR, (2021)A Modern Take on the Bias-Variance Tradeoff in Neural Networks., , , , , , und . CoRR, (2018)h-detach: Modifying the LSTM Gradient Towards Better Optimization., , , , , und . ICLR (Poster), OpenReview.net, (2019)Accelerated Stochastic Power Iteration., , , , und . AISTATS, Volume 84 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 58-67. PMLR, (2018)