弱凸优化并行查询轮数下界研究
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弱凸优化并行查询轮数下界研究
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AI 综述
Kang Liu 提交的论文研究非光滑弱凸函数近似稳定点(以 Moreau 包络梯度衡量)所需的查询轮数下界。论文称,在给定参数区间内,即使每轮并行发起多项式数量查询的随机算法,标准次梯度速率在高维下仍为最优;利用实数轴序结构,仅用函数值的确定性算法可将轮复杂度降至对数级,并行查询还能进一步减少;即使每次查询返回整个次微分,匹配下界依然成立。
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最新进展11月6日 13:00
弱凸优化的随机并行复杂度研究报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月6日
- arXiv cs.AI弱凸优化的随机并行复杂度研究
研究聚焦非光滑弱凸函数近似稳定点的查询轮数下界:在给定参数区间内,即使每轮并行发起多项式数量查询的随机算法,标准次梯度速率在高维下仍为最优。利用实数轴序结构,仅用函数值的确定性算法可将轮复杂度降至对数级,并行查询还能进一步减少;即使每次查询返回整个次微分,匹配下界依然成立。
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