分散最適化のための通信効率的曲率支援主双対アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Li Yichuan; Voulgaris Petros G.; Stipanovic Dusan M.; Freris Nikolaos M.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204359229746 整理番号：22P0331668

分散最適化のための通信効率的曲率支援主双対アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Communication Efficient Curvature Aided Primal-dual Algorithms for Decentralized Optimization

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発行年： 2022年04月13日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年02月10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)

本論文は,分散凸複合問題のための一群のアルゴリズムを提示する。局所関数と正則化器の和から成る大域的目的関数を協調的に最小化するエージェントのネットワークの設定を考察した。中間コンセンサス変数の使用により,曲率誘導更新を計算するときエージェント間の内部通信ループの必要性を除去する。勾配降下,Newton更新,およびBFGS更新を含む計算選択の過多に対する解析を統一する一般的方式を提示した。著者らの解析は,局所関数がさらに強く凸であると仮定するとき,Lipschitz連続勾配を有する凸目的関数の下で,線形収束率と同様に,線形収束率を確立した。さらに,曲率情報による加速を明示的に特性化した。最後に,最小ではないが,提案アルゴリズムの非同期実装を示し,中心クロックの必要性を除去し,強い凸目的の下で期待値で確立された線形収束速度を有する。ベンチマークデータセットに関する数値実験で提案した方法の有効性を確認した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

システム最適化手法 , システム設計・解析

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