論文の概要: An Element-wise RSAV Algorithm for Unconstrained Optimization Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04013v1
• Date: Thu, 7 Sep 2023 20:37:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-11 16:46:11.377072
• Title: An Element-wise RSAV Algorithm for Unconstrained Optimization Problems
• Title（参考訳）: 非拘束最適化問題に対する要素方向rsavアルゴリズム
• Authors: Shiheng Zhang, Jiahao Zhang, Jie Shen and Guang Lin
• Abstract要約: 本稿では,新しい最適化アルゴリズムである要素緩和スカラー補助変数(E-RSAV)を提案する。 このアルゴリズムは凸設定における線形収束の厳密な証明を特徴とする。 また,ステッフェンセンステップサイズを持つ適応型E-RSAVを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.975774245256561
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a novel optimization algorithm, element-wise relaxed scalar auxiliary variable (E-RSAV), that satisfies an unconditional energy dissipation law and exhibits improved alignment between the modified and the original energy. Our algorithm features rigorous proofs of linear convergence in the convex setting. Furthermore, we present a simple accelerated algorithm that improves the linear convergence rate to super-linear in the univariate case. We also propose an adaptive version of E-RSAV with Steffensen step size. We validate the robustness and fast convergence of our algorithm through ample numerical experiments.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、非条件エネルギー散逸則を満たす新しい最適化アルゴリズム、E-RSAVを提案し、修正されたエネルギーと元のエネルギーとの整合性を改善した。 本アルゴリズムは凸設定における線形収束の厳密な証明を特徴とする。 さらに,不定値の場合の線形収束率を超線形に改善する簡易な高速化アルゴリズムを提案する。 また,ステッフェンセンステップサイズを持つ適応型E-RSAVを提案する。 アルゴリズムのロバスト性と高速収束性を検証するため,十分な数値実験を行った。

関連論文リスト

• An Accelerated Block Proximal Framework with Adaptive Momentum for Nonconvex and Nonsmooth Optimization [2.323238724742687]
  非平滑および非平滑最適化のための適応モーメント(ABPL$+$)を有する加速ブロック近位線形フレームワークを提案する。 いくつかのアルゴリズムでは外挿ステップの潜在的な原因を解析し、比較プロセスの強化によってこの問題を解消する。 我々はアルゴリズムを勾配ステップと線形補間ステップの更新を含む任意のシナリオに拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-23T13:32:31Z)
• Linearization Algorithms for Fully Composite Optimization [61.20539085730636]
  本稿では,完全合成最適化問題を凸コンパクト集合で解くための一階アルゴリズムについて検討する。 微分可能および非微分可能を別々に扱い、滑らかな部分のみを線形化することで目的の構造を利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-24T18:41:48Z)
• Accelerated First-Order Optimization under Nonlinear Constraints [73.2273449996098]
  我々は、制約付き最適化のための一階アルゴリズムと非滑らかなシステムの間で、新しい一階アルゴリズムのクラスを設計する。 これらのアルゴリズムの重要な性質は、制約がスパース変数の代わりに速度で表されることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-01T08:50:48Z)
• Fast Computation of Optimal Transport via Entropy-Regularized Extragradient Methods [75.34939761152587]
  2つの分布間の最適な輸送距離の効率的な計算は、様々な応用を促進するアルゴリズムとして機能する。 本稿では,$varepsilon$加法精度で最適な輸送を計算できるスケーラブルな一階最適化法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-30T15:46:39Z)
• Adaptive Stochastic Optimisation of Nonconvex Composite Objectives [2.1700203922407493]
  一般化された複合ミラー降下アルゴリズムの一群を提案し,解析する。 適応的なステップサイズでは、提案アルゴリズムは問題の事前知識を必要とせずに収束する。 決定集合の低次元構造を高次元問題に活用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T18:31:43Z)
• An Adaptive Gradient Method with Energy and Momentum [0.0]
  目的関数の勾配に基づく最適化のための新しいアルゴリズムを提案する。 この方法は実装が簡単で、計算効率が良く、大規模機械学習問題に適している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-23T04:48:38Z)
• Distributed Proximal Splitting Algorithms with Rates and Acceleration [7.691755449724637]
  解に対する関数値の最適値または距離の新しいレートで、線形および線形収束結果を導出する。 本稿では,これらのアルゴリズムの分散変種を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-02T12:35:09Z)
• Convergence of adaptive algorithms for weakly convex constrained optimization [59.36386973876765]
  モローエンベロープの勾配のノルムに対して$mathcaltilde O(t-1/4)$収束率を証明する。 我々の分析では、最小バッチサイズが1ドル、定数が1位と2位のモーメントパラメータが1ドル、そしておそらくスムーズな最適化ドメインで機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T17:43:19Z)
• Effective Dimension Adaptive Sketching Methods for Faster Regularized Least-Squares Optimization [56.05635751529922]
  スケッチに基づくL2正規化最小二乗問題の解法を提案する。 我々は、最も人気のあるランダム埋め込みの2つ、すなわちガウス埋め込みとサブサンプリングランダム化アダマール変換(SRHT)を考える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-10T15:00:09Z)
• Optimal Randomized First-Order Methods for Least-Squares Problems [56.05635751529922]
  このアルゴリズムのクラスは、最小二乗問題に対する最も高速な解法のうち、いくつかのランダム化手法を含んでいる。 我々は2つの古典的埋め込み、すなわちガウス射影とアダマール変換のサブサンプリングに焦点を当てる。 得られたアルゴリズムは条件数に依存しない最小二乗問題の解法として最も複雑である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-21T17:45:32Z)

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。