論文の概要: Extrapolation-based Prediction-Correction Methods for Time-varying Convex Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.11709v4
• Date: Thu, 4 May 2023 10:51:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-05 20:49:31.900719
• Title: Extrapolation-based Prediction-Correction Methods for Time-varying Convex Optimization
• Title（参考訳）: 時変凸最適化のための外挿に基づく予測補正法
• Authors: Nicola Bastianello, Ruggero Carli, Andrea Simonetto
• Abstract要約: 本稿では,予測補正パラダイムに基づくオンライン最適化のアルゴリズムについて論じる。 本稿では,外挿に基づく新しい予測手法を提案する。 本稿では,信号処理や機械学習,ロボット工学といった問題に適用したアルゴリズムの経験的性能について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.768816587293478
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we focus on the solution of online optimization problems that arise often in signal processing and machine learning, in which we have access to streaming sources of data. We discuss algorithms for online optimization based on the prediction-correction paradigm, both in the primal and dual space. In particular, we leverage the typical regularized least-squares structure appearing in many signal processing problems to propose a novel and tailored prediction strategy, which we call extrapolation-based. By using tools from operator theory, we then analyze the convergence of the proposed methods as applied both to primal and dual problems, deriving an explicit bound for the tracking error, that is, the distance from the time-varying optimal solution. We further discuss the empirical performance of the algorithm when applied to signal processing, machine learning, and robotics problems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、信号処理や機械学習で頻繁に発生するオンライン最適化問題の解決に焦点をあて、データのストリーミングソースにアクセスできるようにする。 予備空間と双対空間の両方において、予測補正パラダイムに基づくオンライン最適化のアルゴリズムについて論じる。 特に,多くの信号処理問題に現れる正規化最小二乗構造を利用して,外挿に基づく新しい予測手法を提案する。 演算子理論からのツールを用いて、原始問題と双対問題の両方に適用された提案手法の収束を解析し、追跡誤差の明示的な境界、すなわち時間変化最適解からの距離を導出する。 さらに,信号処理や機械学習,ロボット工学といった問題に適用したアルゴリズムの実証的性能について論じる。

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