論文の概要: Lazy Lagrangians with Predictions for Online Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02890v1
• Date: Sat, 8 Jan 2022 21:49:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-12 04:58:03.654510
• Title: Lazy Lagrangians with Predictions for Online Learning
• Title（参考訳）: 遅延ラグランジアンによるオンライン学習の予測
• Authors: Daron Anderson, George Iosifidis, and Douglas J. Leith
• Abstract要約: オンライン凸最適化における時間的差分制約による一般的な問題について考察する。 Follow-The-Regularized-Leaderイテレーションと予測適応動的ステップを組み合わせることで、新しい原始双対アルゴリズムを設計する。 我々の研究は、この制約されたOCO設定のためのFTRLフレームワークを拡張し、各最先端のグレディベースのソリューションより優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.18464455081512
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the general problem of online convex optimization with time-varying additive constraints in the presence of predictions for the next cost and constraint functions. A novel primal-dual algorithm is designed by combining a Follow-The-Regularized-Leader iteration with prediction-adaptive dynamic steps. The algorithm achieves $\mathcal O(T^{\frac{3-\beta}{4}})$ regret and $\mathcal O(T^{\frac{1+\beta}{2}})$ constraint violation bounds that are tunable via parameter $\beta\!\in\![1/2,1)$ and have constant factors that shrink with the predictions quality, achieving eventually $\mathcal O(1)$ regret for perfect predictions. Our work extends the FTRL framework for this constrained OCO setting and outperforms the respective state-of-the-art greedy-based solutions, without imposing conditions on the quality of predictions, the cost functions or the geometry of constraints, beyond convexity.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,次のコストと制約関数に対する予測の存在下で,時間変化を伴う付加的制約を伴うオンライン凸最適化の一般問題を考える。 Follow-The-Regularized-Leaderイテレーションと予測適応動的ステップを組み合わせることで、新しい原始双対アルゴリズムを設計する。 このアルゴリズムは、$\mathcal O(T^{\frac{3-\beta}{4}})$ regret と $\mathcal O(T^{\frac{1+\beta}{2}})$ パラメータ$\beta\! イン! [1/2,1)$ であり、予測品質で減少し、最終的に$\mathcal o(1)$ の完全な予測を後悔する定数を持つ。 我々の研究は、この制約付きoco設定のためのftrlフレームワークを拡張し、予測の質、コスト関数、制約の幾何に条件を課さずに、それぞれの最先端の欲望ベースのソリューションよりも優れています。

関連論文リスト

• Optimistic Safety for Online Convex Optimization with Unknown Linear Constraints [31.526232903811533]
  我々はOCO(Optimistically Safe OCO)と呼ぶアルゴリズムを導入し、そのアルゴリズムが$tildeO(sqrtT)$ regretと制約違反がないことを示す。 静的線形制約の場合、これは同じ仮定の下で、以前の最もよく知られた $tildeO(T2/3)$ regret よりも改善される。 時間的制約の場合、当社の作業は、$O(sqrtT)$ regretと$O(sqrtT)$ cumulative violationを示す既存の結果を補完します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-09T04:01:39Z)
• Universal Online Learning with Gradient Variations: A Multi-layer Online Ensemble Approach [57.92727189589498]
  本稿では,2段階の適応性を持つオンライン凸最適化手法を提案する。 我々は$mathcalO(log V_T)$, $mathcalO(d log V_T)$, $hatmathcalO(sqrtV_T)$ regret bounds for strong convex, exp-concave and convex loss function。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-17T09:55:35Z)
• Projection-Free Online Convex Optimization with Stochastic Constraints [0.0]
  我々は制約付きオンライン凸最適化のためのプロジェクションフリーアルゴリズムを開発した。 各種設定に対してサブ線形後悔と制約違反境界を推定する。 我々は、制約違反を減らして、後悔と同じ成長をすることができることを証明している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-02T11:27:34Z)
• Accelerated First-Order Optimization under Nonlinear Constraints [73.2273449996098]
  我々は、制約付き最適化のための一階アルゴリズムと非滑らかなシステムの間で、新しい一階アルゴリズムのクラスを設計する。 これらのアルゴリズムの重要な性質は、制約がスパース変数の代わりに速度で表されることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-01T08:50:48Z)
• Stochastic Inexact Augmented Lagrangian Method for Nonconvex Expectation Constrained Optimization [88.0031283949404]
  多くの実世界の問題は複雑な非機能的制約を持ち、多くのデータポイントを使用する。 提案手法は,従来最もよく知られた結果で既存手法よりも優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-19T14:48:54Z)
• Faster Algorithm and Sharper Analysis for Constrained Markov Decision Process [56.55075925645864]
  制約付き意思決定プロセス (CMDP) の問題点について検討し, エージェントは, 複数の制約を条件として, 期待される累積割引報酬を最大化することを目的とする。 新しいユーティリティ・デュアル凸法は、正規化ポリシー、双対正則化、ネステロフの勾配降下双対という3つの要素の新たな統合によって提案される。 これは、凸制約を受ける全ての複雑性最適化に対して、非凸CMDP問題が$mathcal O (1/epsilon)$の低い境界に達する最初の実演である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-20T02:57:21Z)
• Regret and Cumulative Constraint Violation Analysis for Online Convex Optimization with Long Term Constraints [24.97580261894342]
  本稿では,長期的制約を伴うオンライン凸最適化について考察する。 新たなアルゴリズムが最初に提案され、静的後悔のために$mathcalO(Tmaxc,1-c)$bound、累積制約違反のために$mathcalO(T(1-c)/2)$boundを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-09T15:18:06Z)
• Conservative Stochastic Optimization with Expectation Constraints [11.393603788068777]
  本稿では,データ指標や環境変数に関して,目的関数と制約関数が期待する凸最適化問題を考察する。 このような問題を解決するためのオンラインおよび効率的なアプローチは、広く研究されていない。 本稿では、制約違反をゼロとし、$Oleft(T-frac12right)$Optimity gapを実現する新しい保守的最適化アルゴリズム(CSOA)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-13T08:56:24Z)
• Dynamic Regret of Convex and Smooth Functions [93.71361250701075]
  非定常環境におけるオンライン凸最適化について検討する。 パフォーマンス指標として動的後悔を選択します。 本研究では, 滑らかさを活かして, 動的後悔をさらに高めることが可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-07T14:10:57Z)
• Convergence of adaptive algorithms for weakly convex constrained optimization [59.36386973876765]
  モローエンベロープの勾配のノルムに対して$mathcaltilde O(t-1/4)$収束率を証明する。 我々の分析では、最小バッチサイズが1ドル、定数が1位と2位のモーメントパラメータが1ドル、そしておそらくスムーズな最適化ドメインで機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T17:43:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。