小次元における凸確率最適化のためのVaidya法【JST・京大機械翻訳】

Gladin Egor; Gasnikov Alexander; Ermakova Elena

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219275343290 整理番号：22P0279786

小次元における凸確率最適化のためのVaidya法【JST・京大機械翻訳】

Vaidya's method for convex stochastic optimization in small dimension

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

本論文では,比較的低次元空間(例えば,100変数)における凸確率最適化の一般的問題を考察した。小さな次元の決定論的凸最適化問題に対して,最速収束は重力型法(例えば,Vaidyaの切断面法)の中心によって達成されることが知られている。確率的最適化問題のために,Vaidyaの方法を使用するかどうかの問題は,それがサブ勾配において不正確に累積する方法の質問に落ちる。著者は,誤差がVaidyaの方法の反復に蓄積せず,確率的最適化問題のためのそのアナログを提案することを可能にした。一次技術は,Vaidya法におけるサブ勾配をその確率的対応物(確率的サブ勾配の算術平均)と置き換えることである。本論文では,比較的低次元空間における凸確率最適化問題を解くための効果的な(バッチ処理のための並列計算が可能な)方法を究極的に導いた,記述した計画を実行した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

システム最適化手法 , 数値計算

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