論文の概要: skscope: Fast Sparsity-Constrained Optimization in Python

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18540v3
• Date: Fri, 11 Oct 2024 04:42:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-14 13:29:08.878187
• Title: skscope: Fast Sparsity-Constrained Optimization in Python
• Title（参考訳）: skscope: Pythonの高速なスパシティ制約付き最適化
• Authors: Zezhi Wang, Jin Zhu, Peng Chen, Huiyang Peng, Xiaoke Zhang, Anran Wang, Junxian Zhu, Xueqin Wang,
• Abstract要約: 本稿では,空間制約付き最適化(SCO)問題を解くためのライブラリ・スコープを提案する。 スコープの利便性は、論文の2つの例を通して示される。 数値実験により、スコスコープで利用可能な解法は最大80倍のスピードアップを達成できることが明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.072504449459628
• License:
• Abstract: Applying iterative solvers on sparsity-constrained optimization (SCO) requires tedious mathematical deduction and careful programming/debugging that hinders these solvers' broad impact. In the paper, the library skscope is introduced to overcome such an obstacle. With skscope, users can solve the SCO by just programming the objective function. The convenience of skscope is demonstrated through two examples in the paper, where sparse linear regression and trend filtering are addressed with just four lines of code. More importantly, skscope's efficient implementation allows state-of-the-art solvers to quickly attain the sparse solution regardless of the high dimensionality of parameter space. Numerical experiments reveal the available solvers in skscope can achieve up to 80x speedup on the competing relaxation solutions obtained via the benchmarked convex solver. skscope is published on the Python Package Index (PyPI) and Conda, and its source code is available at: https://github.com/abess-team/skscope.
• Abstract（参考訳）: 空間的制約のある最適化(SCO)に反復的な解法を適用するには、面倒な数学的推論と、これらの解法の影響を妨げている注意深いプログラミング/デバッグが必要である。 本稿では,このような障害を克服するために,ライブラリ・スコープを導入している。 skscopeを使えば、ユーザーは目的関数をプログラムするだけでSCOを解くことができる。 本論文の2つの例では, わずか4行のコードで, 疎線形回帰とトレンドフィルタリングに対処して, スコープの利便性を実証する。 さらに重要なことは、skscopeの効率的な実装により、パラメータ空間の高次元性に関わらず、最先端の解法がスパース解を迅速に達成することができることである。 数値実験により、ベンチマークされた凸解法により得られる競合緩和解の最大80倍の高速化が達成できることが示された。 skscopeはPython Package Index(PyPI)とCondaで公開されており、ソースコードはhttps://github.com/abess-team/skscope.comで公開されている。

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