論文の概要: Continuous-time Analysis for Variational Inequalities: An Overview and Desiderata

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07105v1
• Date: Thu, 14 Jul 2022 17:58:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-15 13:01:34.517006
• Title: Continuous-time Analysis for Variational Inequalities: An Overview and Desiderata
• Title（参考訳）: 変分不等式の連続時間解析:概観とデシラタ
• Authors: Tatjana Chavdarova, Ya-Ping Hsieh, Michael I. Jordan
• Abstract要約: 広義のVI問題クラスを対象とする手法の分析と設計における連続時間視点の利用の最近の進歩について概説する。 本発表では, 単目的問題と多目的問題とを対比し, 後者の課題を浮き彫りにした。 また、一般の VI に適用可能なアルゴリズムに対して様々なデシダラタを定式化し、これらのデシダラタを達成することは関連する連続時間力学の理解から利益を得る可能性があると論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.77379512999818
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Algorithms that solve zero-sum games, multi-objective agent objectives, or, more generally, variational inequality (VI) problems are notoriously unstable on general problems. Owing to the increasing need for solving such problems in machine learning, this instability has been highlighted in recent years as a significant research challenge. In this paper, we provide an overview of recent progress in the use of continuous-time perspectives in the analysis and design of methods targeting the broad VI problem class. Our presentation draws parallels between single-objective problems and multi-objective problems, highlighting the challenges of the latter. We also formulate various desiderata for algorithms that apply to general VIs and we argue that achieving these desiderata may profit from an understanding of the associated continuous-time dynamics.
• Abstract（参考訳）: ゼロサムゲーム、多目的エージェント目的、あるいはより一般的には変動不等式(VI)問題を解くアルゴリズムは、一般的な問題に対して不安定である。 機械学習におけるそのような問題を解決する必要性が高まっているため、この不安定性は近年、重要な研究課題として強調されている。 本稿では,広義のVI問題クラスを対象とした手法の分析と設計における連続時間視点の利用の最近の進歩について概説する。 本発表は,単一目的問題と多目的問題との並列性を示し,後者の課題を浮き彫りにする。 また、一般 vis に適用可能なアルゴリズムに対する様々なデシデラタを定式化し、これらのデシデラタの達成は関連する連続時間ダイナミクスの理解から利益を得るかもしれないと主張する。

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