論文の概要: Differentiating Nonsmooth Solutions to Parametric Monotone Inclusion
Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07844v1
- Date: Thu, 15 Dec 2022 14:05:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-16 18:02:57.654213
- Title: Differentiating Nonsmooth Solutions to Parametric Monotone Inclusion
Problems
- Title(参考訳): パラメトリックモノトン包含問題に対する非滑らか解の微分
- Authors: J\'er\^ome Bolte (TSE-R), Edouard Pauwels (IRIT-ADRIA), Antonio Jos\'e
Silveti-Falls (CVN, OPIS)
- Abstract要約: 結果の直接的な結果は、これらの解がほぼ至る所で微分可能であることである。
私たちのアプローチは自動微分と完全に互換性があり、簡単にチェックできる仮定が伴います。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We leverage path differentiability and a recent result on nonsmooth implicit
differentiation calculus to give sufficient conditions ensuring that the
solution to a monotone inclusion problem will be path differentiable, with
formulas for computing its generalized gradient. A direct consequence of our
result is that these solutions happen to be differentiable almost everywhere.
Our approach is fully compatible with automatic differentiation and comes with
assumptions which are easy to check, roughly speaking: semialgebraicity and
strong monotonicity. We illustrate the scope of our results by considering
three fundamental composite problem settings: strongly convex problems, dual
solutions to convex minimization problems and primal-dual solutions to min-max
problems.
- Abstract(参考訳): 我々は経路微分可能性と非滑らかな暗黙微分計算の最近の結果を利用して、単調包含問題に対する解が経路微分可能であることを保証する十分な条件を与える。
結果の直接的な結果は、これらの解がほぼ至る所で微分可能であることである。
我々のアプローチは、自動微分と完全に互換性があり、概して言えば半代数性と強い単調性という、容易に確認できる仮定が伴う。
我々は, 強凸問題, 凸最小化問題に対する双対解, min-max問題に対する原始双対解という3つの基本的な複合問題の設定を考慮し, 結果の範囲を説明する。
関連論文リスト
- Data denoising with self consistency, variance maximization, and the Kantorovich dominance [0.0]
マルティンゲール最適輸送にインスパイアされたデータデノナイズのための新しいフレームワークを導入する。
このことは、データによって凸秩序に支配される領域内の測度間の分散を最大化することを意味する。
この修正された問題は全凸次数問題といくつかの特徴を共有しているが、安定性の向上、計算効率の向上、そして特定の領域においてより有意義な解を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-05T06:39:38Z) - Augmented neural forms with parametric boundary-matching operators for solving ordinary differential equations [0.0]
本稿では,最適化可能な境界マッチングを持つ適切なニューラルフォームを体系的に構築するフォーマリズムを提案する。
ニューマン条件やロビン条件の問題をパラメトリックディリクレ条件の等価問題に変換する新しい手法を記述する。
提案手法は,一階および二階の常微分方程式と一階のシステムを含む多種多様な問題に対して実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-30T11:10:34Z) - High-Probability Bounds for Stochastic Optimization and Variational
Inequalities: the Case of Unbounded Variance [59.211456992422136]
制約の少ない仮定の下で高確率収束結果のアルゴリズムを提案する。
これらの結果は、標準機能クラスに適合しない問題を最適化するために検討された手法の使用を正当化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-02T10:37:23Z) - Learning Proximal Operators to Discover Multiple Optima [66.98045013486794]
非家族問題における近位演算子を学習するためのエンドツーエンド手法を提案する。
本手法は,弱い目的と穏やかな条件下では,世界規模で収束することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-28T05:53:28Z) - Minimax Optimization: The Case of Convex-Submodular [50.03984152441271]
ミニマックス問題は連続領域を超えて連続離散領域や完全離散領域にまで拡張される。
連続変数に関して目的が凸であり、離散変数に関して部分モジュラーであるような凸-部分モジュラーミニマックス問題のクラスを導入する。
提案アルゴリズムは反復的であり、離散最適化と連続最適化の両方のツールを組み合わせる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-01T21:06:35Z) - Efficient and Modular Implicit Differentiation [68.74748174316989]
最適化問題の暗黙的な微分のための統一的で効率的かつモジュール化されたアプローチを提案する。
一見単純な原理は、最近提案された多くの暗黙の微分法を復元し、新しいものを簡単に作成できることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-31T17:45:58Z) - Stability and Generalization of Stochastic Gradient Methods for Minimax
Problems [71.60601421935844]
多くの機械学習問題は、GAN(Generative Adversarial Networks)のようなミニマックス問題として定式化できる。
ミニマックス問題に対するトレーニング勾配法から例を包括的に一般化解析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-08T22:38:00Z) - Stochastic Variance Reduction for Variational Inequality Methods [19.061953585686986]
凸凹サドル点問題, 単調変位不等式, 単調包含問題に対する分散化アルゴリズムを提案する。
私たちのフレームワークは、ユークリッドとブレグマンの両方で、エクストラグラデーション、フォワードバックワード、フォワードリフレクテッドバックワードメソッドに適用されます。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-16T18:39:16Z) - Conditional gradient methods for stochastically constrained convex
minimization [54.53786593679331]
構造凸最適化問題に対する条件勾配に基づく2つの新しい解法を提案する。
私たちのフレームワークの最も重要な特徴は、各イテレーションで制約のサブセットだけが処理されることです。
提案アルゴリズムは, 条件勾配のステップとともに, 分散の低減と平滑化に頼り, 厳密な収束保証を伴っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-07T21:26:35Z) - Halpern Iteration for Near-Optimal and Parameter-Free Monotone Inclusion
and Strong Solutions to Variational Inequalities [14.848525762485872]
非拡張写像、単調リプシッツ作用素、近位写像の間の接続を利用して、単調包含問題に対する準最適解を得る。
これらの結果は、変分不等式問題に対する強い解の近似、凸凸凹 min-max 最適化問題の近似、および min-max 最適化問題における勾配のノルムの最小化について、ほぼ最適に保証される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-20T17:12:49Z)
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。