Fugu-MT 論文翻訳(概要): Stochastic Primal-Dual Three Operator Splitting with Arbitrary Sampling and Preconditioning

論文の概要: Stochastic Primal-Dual Three Operator Splitting with Arbitrary Sampling and Preconditioning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01631v1
Date: Tue, 2 Aug 2022 17:58:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-03 13:52:19.690128
Title: Stochastic Primal-Dual Three Operator Splitting with Arbitrary Sampling and Preconditioning
Title（参考訳）: 任意サンプリングとプレコンディショニングを併用した確率的Primal-Dual Three Operator Splitting
Authors: Junqi Tang, Matthias Ehrhardt, Carola-Bibiane Sch\"onlieb
Abstract要約: 本稿では,凸3成分最適化問題のクラスを解くために,予備二項プリコンディショニング3演算分割アルゴリズムを提案する。提案手法はSPDHGアルゴリズムの直接3演算分割拡張である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.254099382808598
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this work we propose a stochastic primal-dual preconditioned three-operator splitting algorithm for solving a class of convex three-composite optimization problems. Our proposed scheme is a direct three-operator splitting extension of the SPDHG algorithm [Chambolle et al. 2018]. We provide theoretical convergence analysis showing ergodic O(1/K) convergence rate, and demonstrate the effectiveness of our approach in imaging inverse problems.
Abstract（参考訳）: 本研究では,凸型3-コンポジット最適化問題のクラスを解くための確率的予備条件付き3-オペレータ分割アルゴリズムを提案する。提案手法はSPDHGアルゴリズム[Chambolle et al. 2018]の直接3演算分割拡張である。エルゴディックO(1/K)収束率の理論的収束解析を行い,逆問題の画像化におけるアプローチの有効性を示す。

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