座標降下アルゴリズムを用いたオンライン凸最適化【JST機械翻訳】

Lin Yankai; Shames Iman; Nesic Dragan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207044196059 整理番号：22P0279177

座標降下アルゴリズムを用いたオンライン凸最適化【JST機械翻訳】

Online Convex Optimization Using Coordinate Descent Algorithms

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発行年： 2022年01月24日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2024年04月25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)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

本論文は,目的関数が時変であるオンライン最適化の問題を考察した。特に,座標降下型アルゴリズムをオンライン事例に拡張し,そこでは,アルゴリズムの有限数の反復後に目的関数が変化する。各時間ステップで問題を正確に解く代わりに,各時間ステップで有限数の反復のみを適用する。後悔の一般的に用いられる概念を用いて,オンラインアルゴリズムの性能を測定した。さらに,古典的オフライン最適化の文献の中で開発された決定論的および確率的ルールの両者を含む,異なる更新ルールを用いた座標降下アルゴリズムについて考察した。徹底したリグレット解析を各事例に対して与えた。最後に,理論的結果を説明するために数値シミュレーションを提供した。【JST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 , 数値計算 , 人工知能 , 信号理論

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