論文の概要: Practical Precoding via Asynchronous Stochastic Successive Convex Approximation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01360v1
• Date: Sat, 3 Oct 2020 13:53:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 11:46:07.433648
• Title: Practical Precoding via Asynchronous Stochastic Successive Convex Approximation
• Title（参考訳）: Asynchronous Stochastic Successive Convex Approximation による実践的プリコーディング
• Authors: Basil M. Idrees, Javed Akhtar, Ketan Rajawat
• Abstract要約: 凸非平滑正規化器を用いた滑らかな非研究損失関数の最適化について検討する。 本研究では、SCAアルゴリズムを詳しく検討し、無線ネットワークにおけるリソース割り当てのための非同期版を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.808993671472349
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider stochastic optimization of a smooth non-convex loss function with a convex non-smooth regularizer. In the online setting, where a single sample of the stochastic gradient of the loss is available at every iteration, the problem can be solved using the proximal stochastic gradient descent (SGD) algorithm and its variants. However in many problems, especially those arising in communications and signal processing, information beyond the stochastic gradient may be available thanks to the structure of the loss function. Such extra-gradient information is not used by SGD, but has been shown to be useful, for instance in the context of stochastic expectation-maximization, stochastic majorization-minimization, and stochastic successive convex approximation (SCA) approaches. By constructing a stochastic strongly convex surrogates of the loss function at every iteration, the stochastic SCA algorithms can exploit the structural properties of the loss function and achieve superior empirical performance as compared to the SGD. In this work, we take a closer look at the stochastic SCA algorithm and develop its asynchronous variant which can be used for resource allocation in wireless networks. While the stochastic SCA algorithm is known to converge asymptotically, its iteration complexity has not been well-studied, and is the focus of the current work. The insights obtained from the non-asymptotic analysis allow us to develop a more practical asynchronous variant of the stochastic SCA algorithm which allows the use of surrogates calculated in earlier iterations. We characterize precise bound on the maximum delay the algorithm can tolerate, while still achieving the same convergence rate. We apply the algorithm to the problem of linear precoding in wireless sensor networks, where it can be implemented at low complexity but is shown to perform well in practice.
• Abstract（参考訳）: 凸非スムース正則化器を有する滑らかな非凸損失関数の確率的最適化を考える。 オンライン環境では、各イテレーションで損失の確率的勾配の1つのサンプルが利用可能である場合、近位確率的勾配降下(proximal stochastic gradient descent, sgd)アルゴリズムとその変種を用いて問題を解くことができる。 しかし、多くの問題、特に通信や信号処理で発生する問題では、損失関数の構造のおかげで確率的勾配を超える情報が得られる。 このような漸進的な情報はSGDでは使われていないが、例えば確率的予想最大化、確率的偏極最小化、確率的連続凸近似(SCA)アプローチなどにおいて有用であることが示されている。 各繰り返しで損失関数の確率的凸を強く支持することにより、確率的SCAアルゴリズムは損失関数の構造特性を利用して、SGDと比較して優れた経験的性能を得ることができる。 本研究では,確率的scaアルゴリズムを詳細に検討し,無線ネットワークにおけるリソース割り当てに使用可能な非同期型を開発した。 確率的SCAアルゴリズムは漸近的に収束することが知られているが、そのイテレーションの複雑さは十分に研究されておらず、現在の作業の焦点となっている。 非漸近解析から得られた知見により、より実用的な確率的SCAアルゴリズムの非同期版を開発し、初期の反復で計算されたサロゲートの使用を可能にする。 我々は、アルゴリズムが許容できる最大遅延の正確な境界を特徴付けるが、同じ収束率を達成できる。 このアルゴリズムを無線センサネットワークにおける線形プリコーディング問題に適用し,低複雑性で実装できるが,実際に機能することを示す。

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