論文の概要: The Stochastic Proximal Distance Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12277v1
- Date: Fri, 21 Oct 2022 22:07:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-25 15:24:21.875828
- Title: The Stochastic Proximal Distance Algorithm
- Title(参考訳): 確率的近距離アルゴリズム
- Authors: Haoyu Jiang, Jason Xu
- Abstract要約: 本稿では,所望の制約付き推定問題をペナルティパラメータとして回復する反復最適化手法のクラスを提案し,解析する。
我々は、最近の理論装置を拡張して有限誤差境界を確立し、収束率の完全な評価を行う。
また,本手法が一般的な学習課題のバッチバージョンより優れていることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.71277269805249
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Stochastic versions of proximal methods have gained much attention in
statistics and machine learning. These algorithms tend to admit simple,
scalable forms, and enjoy numerical stability via implicit updates. In this
work, we propose and analyze a stochastic version of the recently proposed
proximal distance algorithm, a class of iterative optimization methods that
recover a desired constrained estimation problem as a penalty parameter $\rho
\rightarrow \infty$. By uncovering connections to related stochastic proximal
methods and interpreting the penalty parameter as the learning rate, we justify
heuristics used in practical manifestations of the proximal distance method,
establishing their convergence guarantees for the first time. Moreover, we
extend recent theoretical devices to establish finite error bounds and a
complete characterization of convergence rates regimes. We validate our
analysis via a thorough empirical study, also showing that unsurprisingly, the
proposed method outpaces batch versions on popular learning tasks.
- Abstract(参考訳): 近位法の確率的バージョンは統計学や機械学習で多くの注目を集めている。
これらのアルゴリズムは単純でスケーラブルな形式を認め、暗黙の更新を通じて数値的な安定性を享受する傾向がある。
本研究では,最近提案された近距離アルゴリズムの確率バージョン,すなわち所望の制約付き推定問題をペナルティパラメータ$\rho \rightarrow \infty$として回復する反復最適化手法のクラスを提案し,解析する。
関連する確率的近位法との関係を明らかにし, ペナルティパラメータを学習率として解釈することにより, 近位距離法の実用的証明に用いるヒューリスティックスを正当化し, 収束保証を初めて確立する。
さらに,近年の理論装置を拡張し,有限誤差境界の確立と収束率レジームの完全特徴付けを行った。
また,提案手法が一般的な学習タスクのバッチ版を上回っていることも明らかにしている。
関連論文リスト
- A Unified Theory of Stochastic Proximal Point Methods without Smoothness [52.30944052987393]
近点法はその数値的安定性と不完全なチューニングに対する頑健性からかなりの関心を集めている。
本稿では,近位点法(SPPM)の幅広いバリエーションの包括的解析について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-24T21:09:19Z) - Variance reduction techniques for stochastic proximal point algorithms [5.374800961359305]
本稿では,近点アルゴリズムにおける分散低減手法の統一化研究を提案する。
本稿では,SVRG,SAGA,およびそれらの変種を滑らかで凸関数の近位バージョンとして指定できる汎用的近位アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-18T05:11:50Z) - Almost-sure convergence of iterates and multipliers in stochastic
sequential quadratic optimization [21.022322975077653]
等式制約付き連続最適化問題の解法が近年注目されている。
収束保証は、ゼロを測定するための勾配の期待値に制限されている。
また,SQPアルゴリズムにより生成した予備値,ラグランジュ測度,ステーション測度に対する新たなほぼ収束保証を証明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-07T16:03:40Z) - Posterior and Computational Uncertainty in Gaussian Processes [52.26904059556759]
ガウスのプロセスはデータセットのサイズとともに違法にスケールする。
多くの近似法が開発されており、必然的に近似誤差を導入している。
この余分な不確実性の原因は、計算が限られているため、近似後部を使用すると完全に無視される。
本研究では,観測された有限個のデータと有限個の計算量の両方から生じる組合せ不確実性を一貫した推定を行う手法の開発を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-30T22:16:25Z) - A Stochastic Newton Algorithm for Distributed Convex Optimization [62.20732134991661]
均質な分散凸最適化のためのNewtonアルゴリズムを解析し、各マシンが同じ人口目標の勾配を計算する。
提案手法は,既存の手法と比較して,性能を損なうことなく,必要な通信ラウンドの数,頻度を低減できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-07T17:51:10Z) - A Boosting Approach to Reinforcement Learning [59.46285581748018]
複雑度が状態数に依存しない意思決定プロセスにおける強化学習のための効率的なアルゴリズムについて検討する。
このような弱い学習手法の精度を向上させることができる効率的なアルゴリズムを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-22T16:00:45Z) - Minibatch and Momentum Model-based Methods for Stochastic Non-smooth
Non-convex Optimization [3.4809730725241597]
モデルベース手法に対する2つの重要な拡張を行う。
まず,各イテレーションのモデル関数を近似するために,サンプルの集合を用いる新しいミニバッチを提案する。
第二に、運動量法の成功により、新しい凸モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-06T05:31:57Z) - Accelerated, Optimal, and Parallel: Some Results on Model-Based
Stochastic Optimization [33.71051480619541]
凸最適化問題を解決するためのモデルベース手法の近似近位点(aProx)ファミリを拡張します。
我々は、非漸近収束保証と、ミニバッチサイズの線形スピードアップを提供する加速スキームを提供する。
我々は,「補間」問題に対する新しい基本定数を同定し,収束率の改善と下界の整合性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-07T18:58:39Z) - Proximal Gradient Temporal Difference Learning: Stable Reinforcement
Learning with Polynomial Sample Complexity [40.73281056650241]
本稿では,真の勾配時間差学習アルゴリズムを設計・解析する原理的な方法として,近位勾配時間差学習を導入する。
本研究では, 従来の目的関数からではなく, 主目的関数から始めることによって, 勾配性TD強化学習法を公式に導出する方法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-06T21:04:21Z) - A Distributional Analysis of Sampling-Based Reinforcement Learning
Algorithms [67.67377846416106]
定常ステップサイズに対する強化学習アルゴリズムの理論解析に対する分布的アプローチを提案する。
本稿では,TD($lambda$)や$Q$-Learningのような値ベースの手法が,関数の分布空間で制約のある更新ルールを持つことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-27T05:13:29Z) - Is Temporal Difference Learning Optimal? An Instance-Dependent Analysis [102.29671176698373]
我々は、割引決定過程における政策評価の問題に対処し、生成モデルの下で、ll_infty$errorに対するマルコフに依存した保証を提供する。
我々は、ポリシー評価のために、局所ミニマックス下限の両漸近バージョンと非漸近バージョンを確立し、アルゴリズムを比較するためのインスタンス依存ベースラインを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-16T17:15:28Z)
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。