構造化非凸最小化問題のための異なる慣性項を持つフォワードバックワードアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Laszlo Szilard Csaba

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201163483041 整理番号：21P0024616

構造化非凸最小化問題のための異なる慣性項を持つフォワードバックワードアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Forward-backward algorithms with different inertial terms for structured non-convex minimization problems

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発行年： 2020年02月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年01月19日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

非平滑で非凸型と非凸型微分関数の和の最小化に関連して,2つの慣性フォワードバックワードアルゴリズムを研究した。アルゴリズムは有名なFISTA法のスピリッツで定式化されるが,設定は非凸であり,異なる慣性項を可能にする。さらに,著者らのアルゴリズムにおける慣性パラメータも負の値を取ることができる。また,非平滑関数が凸である場合も扱い,この場合,より良好なステップサイズを許容できることを示した。著者らの数値スキームに適用したいくつかの抽象的収束結果は,生成シーケンスが目的関数の臨界点に収束し,目的関数の正則化がKurdyka-Lojasiwicz特性を満たすことを示した。さらに,この数値スキームに適用した一般的結果は,生成されたシーケンスに対する収束速度を保証し,目的関数の正則化のKL指数に関して定式化された目的関数値に対して,収束率を保証する。最後に,これらの結果を画像復元に適用した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

数値計算 , 信号理論

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