論文の概要: A theoretical and empirical study of new adaptive algorithms with additional momentum steps and shifted updates for stochastic non-convex optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08531v1
• Date: Sat, 16 Oct 2021 09:47:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-19 21:02:22.898430
• Title: A theoretical and empirical study of new adaptive algorithms with additional momentum steps and shifted updates for stochastic non-convex optimization
• Title（参考訳）: 新たな運動量ステップを持つ適応アルゴリズムの理論的および実証的研究と確率的非凸最適化のためのシフト更新
• Authors: Cristian Daniel Alecsa
• Abstract要約: 非ニューラル最適化問題に対する運動量項を含む新しい適応アルゴリズムを導入する。 勾配の2乗ユークリッドのノルム予想の見積もりが与えられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the following paper we introduce new adaptive algorithms endowed with momentum terms for stochastic non-convex optimization problems. We investigate the almost sure convergence to stationary points, along with a finite-time horizon analysis with respect to a chosen final iteration, and we also inspect the worst-case iteration complexity. An estimate for the expectation of the squared Euclidean norm of the gradient is given and the theoretical analysis that we perform is assisted by various computational simulations for neural network training.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,確率的非凸最適化問題に対するモーメント項を含む適応アルゴリズムを提案する。 定常点へのほぼ確実な収束と、選択された最終イテレーションに対する有限時間地平線解析について検討し、最悪の繰り返しの複雑さについても検討する。 勾配の2乗ユークリッドノルムの期待値を推定し、我々が実行する理論的解析をニューラルネットワークトレーニングのための様々な計算シミュレーションによって支援する。

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