任意の遅延を持つ射影フリーオンライン学習【JST・京大機械翻訳】

Wan Yuanyu; Wang Yibo; Yao Chang; Tu Wei-Wei; Zhang Lijun

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211066726830 整理番号：22P0329386

任意の遅延を持つ射影フリーオンライン学習【JST・京大機械翻訳】

Projection-free Online Learning with Arbitrary Delays

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発行年： 2022年04月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年05月20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)

射影フリーオンライン学習は,線形最適化(LO)のようなより高価な計算を介して投影操作を教えるが,複雑な制約を持つ高次元問題を扱う効率のため,最近,多くの興味を浴びている。しかしながら,以前の研究は,いかなる問い合わせ勾配もすぐに明らかにされ,実際には保持されず,それらの応用を制限すると想定する。この限界に取り組むために,オンラインFrank-Wolfe(OFW)アルゴリズムとオンライン平滑投影フリー(OSPF)アルゴリズムを一般化し,非平滑と平滑関数のための最先端のLOベース投影フリーオンラインアルゴリズムであり,そこでは,質問勾配を任意のラウンドで遅延できる遅延設定に,それぞれ,非平滑と平滑関数のための最新のLOベース投影フリーオンラインアルゴリズムである。特に,著者らの一般化OFWの主なアイデアは,遅延勾配を受信した後に元のOFWに似た更新を行い,各ラウンドに対して最新の決定を行うことである。さらに,OSPFの本質的変化は,利用可能な勾配の和を用いて,各更新で最初に利用される質問勾配の和を置き換えることである。それらの s陰にもかかわらず,著者らの新規解析は,比較的大量の遅延の下で,一般化OFWとOSPFが,非遅延設定において,それぞれOFWとOSPFと同じレグレットを楽しむことを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 信号理論 , 数値計算

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