論文の概要: A Randomised Subspace Gauss-Newton Method for Nonlinear Least-Squares
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05727v1
- Date: Thu, 10 Nov 2022 17:51:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-11 16:26:09.183006
- Title: A Randomised Subspace Gauss-Newton Method for Nonlinear Least-Squares
- Title(参考訳): 非線形最小二乗に対するランダム化部分空間ガウスニュートン法
- Authors: Coralia Cartis, Jaroslav Fowkes, Zhen Shao
- Abstract要約: 非線形最小二乗最適化問題を解くためにRandomized Subspace Gauss-Newton (R-SGN)アルゴリズムを提案する。
R-SGNの信頼領域変種に対して、収束結果の線形大域率を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.6445605125467572
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a Randomised Subspace Gauss-Newton (R-SGN) algorithm for solving
nonlinear least-squares optimization problems, that uses a sketched Jacobian of
the residual in the variable domain and solves a reduced linear least-squares
on each iteration. A sublinear global rate of convergence result is presented
for a trust-region variant of R-SGN, with high probability, which matches
deterministic counterpart results in the order of the accuracy tolerance.
Promising preliminary numerical results are presented for R-SGN on logistic
regression and on nonlinear regression problems from the CUTEst collection.
- Abstract(参考訳): 非線形最小二乗最適化問題の解法としてRandomized Subspace Gauss-Newton(R-SGN)アルゴリズムを提案する。
R-SGNの信頼領域の変種に対して、収束結果の線形大域率を高い確率で示し、決定論的結果と精度耐性の順序を一致させる。
R-SGNのロジスティック回帰およびCUTEstコレクションからの非線形回帰問題に関する予備的な数値結果を示す。
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