論文の概要: Adaptive Sampling Quasi-Newton Methods for Zeroth-Order Stochastic Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12213v1
• Date: Fri, 24 Sep 2021 21:49:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-28 15:49:55.580929
• Title: Adaptive Sampling Quasi-Newton Methods for Zeroth-Order Stochastic Optimization
• Title（参考訳）: ゼロ階確率最適化のための適応サンプリング準ニュートン法
• Authors: Raghu Bollapragada and Stefan M. Wild
• Abstract要約: 勾配情報のない制約のない最適化問題を考察する。 適応的なサンプリング準ニュートン法を提案し、共通乱数フレームワーク内の有限差を用いてシミュレーション関数の勾配を推定する。 そこで本研究では, 標準試験と内積準ニュートン試験の修正版を開発し, 近似に使用する試料サイズを制御し, 最適解の近傍に大域収束結果を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7513645771137178
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider unconstrained stochastic optimization problems with no available gradient information. Such problems arise in settings from derivative-free simulation optimization to reinforcement learning. We propose an adaptive sampling quasi-Newton method where we estimate the gradients of a stochastic function using finite differences within a common random number framework. We develop modified versions of a norm test and an inner product quasi-Newton test to control the sample sizes used in the stochastic approximations and provide global convergence results to the neighborhood of the optimal solution. We present numerical experiments on simulation optimization problems to illustrate the performance of the proposed algorithm. When compared with classical zeroth-order stochastic gradient methods, we observe that our strategies of adapting the sample sizes significantly improve performance in terms of the number of stochastic function evaluations required.
• Abstract（参考訳）: 勾配情報のない制約のない確率最適化問題を考える。 このような問題は、微分自由シミュレーション最適化から強化学習への設定で生じる。 本稿では,確率関数の勾配を共通乱数フレームワーク内の有限差を用いて推定する適応サンプリング準ニュートン法を提案する。 確率近似で用いられるサンプルサイズを制御し、最適解の近傍に大域収束結果を与えるため、標準試験と内積準ニュートン試験の修正版を開発した。 本稿ではシミュレーション最適化問題に関する数値実験を行い,提案アルゴリズムの性能について述べる。 従来のゼロ階確率勾配法と比較すると, サンプルサイズを適応させる戦略は, 必要となる確率関数評価の数において, 性能を著しく向上させることがわかった。

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