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J-GLOBAL ID：202002227506326906   整理番号：20A2345048

凸最適化のための線形収束確率再帰勾配法【JST・京大機械翻訳】

A linearly convergent stochastic recursive gradient method for convex optimization

著者 (6件)： Liu Yan (School of Mathematical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Liu Yan (Key Laboratory of Big Data Mining and Knowledge Management, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wang Xiao (School of Mathematical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wang Xiao (Key Laboratory of Big Data Mining and Knowledge Management, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Guo Tiande (School of Mathematical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Guo Tiande (Key Laboratory of Big Data Mining and Knowledge Management, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： Optimization Letters  (Optimization Letters)
巻： 14  号： 8  ページ： 2265-2283  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4817A  ISSN： 1862-4472  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 確率的再帰的勾配アルゴリズム(SARAH)(Nguyenら:ニューラル情報処理システム,pp2613-2621,2017)は,最近,多くの興味を集めている。それは確率的勾配推定を更新するための簡単な再帰的フレームワークを提出する。これに動機づけられて,本論文では,SARAH-Iと呼ばれる新しい確率的再帰的勾配法を提案した。SARAHと異なり,SARAH-Iは重要度サンプリング戦略を統合し,各内部反復で最後の反復で全勾配を計算する。反復と最適集合の間の距離のシーケンスは,強い凸性と非強い凸性条件の両方の下で線形に収束することを示した。さらに,SARAH-Iのステップサイズを適応的に計算するためのBarzilai-Borwein(BB)アプローチの使用を提案し,その結果をSARAH-I-BBとして命名する。異なる場合における収束と複雑性特性を確立した。最後に,提案アルゴリズムの有望な性能を示す数値試験を報告した。Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *傾斜法 ,  情報システム ,  線形性 ,  凸形
準シソーラス用語： 収束速度 ,  ステップサイズ ,  重要度サンプリング ,  複雑性 ,  *凸最適化 ,  勾配アルゴリズム ,  勾配推定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 確率的最適化 ,  確率勾配 ,  BB法 ,  線形収束速度 ,  複雑性

分類 (5件)： 信号理論  (ND02020G) ,  移動通信  (ND08030H) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 凸最適化 ,  線形 ,  収束 ,  確率 ,  勾配法