期待制約を持つデータ駆動ミニマックス最適化【JST・京大機械翻訳】

Yang Shuoguang; Li Xudong; Lan Guanghui

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210573591932 整理番号：22P0290480

期待制約を持つデータ駆動ミニマックス最適化【JST・京大機械翻訳】

Data-Driven Minimax Optimization with Expectation Constraints

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発行年： 2022年02月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年10月09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)

よく知られた確率的勾配降下法を含むデータ駆動最適化アプローチへの注意は,最近数十年間著しく成長しているが,これらのハード制約によって定義された実行可能なセットへの射影の計算上の課題のために,データ駆動制約は,ほとんど研究されていない。本論文では,非平滑凸凹確率ミニマックス領域に焦点を当て,期待値制約としてデータ駆動制約を定式化した。ミニマックス期待値制約問題は,2層ゼロ和ゲームとデータ駆動ロバスト最適化を含む,広いクラスの実世界アプリケーションを和らげる。ミニマックス期待値制約問題に取り組むために,効率的なプリマール二重アルゴリズムのクラスを提案し,このアルゴリズムがO(frac1√N)の最適速度に収束することを示した。大規模実世界アプリケーションに関する数値実験を行うことによって,著者らのアルゴリズムの実用的効率を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 数理計画法 , その他のオペレーションズリサーチの手法

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