Fugu-MT 論文翻訳(概要): Randomized Kaczmarz with geometrically smoothed momentum

論文の概要: Randomized Kaczmarz with geometrically smoothed momentum

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09415v1
Date: Wed, 17 Jan 2024 18:55:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-18 15:03:26.984287
Title: Randomized Kaczmarz with geometrically smoothed momentum
Title（参考訳）: 幾何学的滑らかな運動量を持つランダム化カッツマルツ
Authors: Seth J. Alderman, Roan W. Luikart, Nicholas F. Marshall
Abstract要約: ランダム化Kaczmarzアルゴリズムに幾何的に滑らかな運動量を加える効果について検討する。最小二乗損失を定義する行列の特異ベクトルの方向の予測誤差に関する結果を証明する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.552480439325792
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper studies the effect of adding geometrically smoothed momentum to the randomized Kaczmarz algorithm, which is an instance of stochastic gradient descent on a linear least squares loss function. We prove a result about the expected error in the direction of singular vectors of the matrix defining the least squares loss. We present several numerical examples illustrating the utility of our result and pose several questions.
Abstract（参考訳）: 本稿では, 線形最小二乗損失関数上の確率勾配勾配の例であるランダム化Kaczmarzアルゴリズムに幾何的に滑らかな運動量を加える効果について検討する。最小二乗損失を定義する行列の特異ベクトルの方向における期待誤差に関する結果を示す。結果の有用性を示す数値例をいくつか提示し,いくつかの疑問を提起する。

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