From Perspective Maps to Epigraphical Projections
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The projection onto the epigraph or a level set of a closed proper convex function can be achieved by finding a root of a scalar equation that involves the proximal operator as a function of the proximal parameter. This paper develops the variational analysis of this scalar equation. The approach is based on a study of the variational-analytic properties of general convex optimization problems that are (partial) infimal projections of the sum of the function in question and the perspective map of a convex kernel. When the kernel is the Euclidean norm squared, the solution map corresponds to the proximal map, and thus, the variational properties derived for the general case apply to the proximal case. Properties of the value function and the corresponding solution map—including local Lipschitz continuity, directional differentiability, and semismoothness—are derived. An SC 1 optimization framework for computing epigraphical and level-set projections is, thus, established. Numerical experiments on one-norm projection illustrate the effectiveness of the approach as compared with specialized algorithms. Funding: This work was supported by Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC). M.P. Friedlander was supported by NSERC discovery grant [Grant RGPIN-2017-04461]. T. Hoheisel was supported by NSERC discovery grant [Grant RGPIN-2017-04035]. A. Goodwin’s work was partially supported by an NSERC summer research stipend.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle