Salvato in:
| Autore principale: | Alecsa, Cristian Daniel |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2021
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2110.08531 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Convergence rates of stochastic gradient method with independent sequences of step-size and momentum weight
di: Hwang, Wen-Liang
Pubblicazione: (2024)
di: Hwang, Wen-Liang
Pubblicazione: (2024)
Instance-optimal stochastic convex optimization: Can we improve upon sample-average and robust stochastic approximation?
di: Jiang, Liwei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Jiang, Liwei, et al.
Pubblicazione: (2026)
Primal-dual algorithm for contextual stochastic combinatorial optimization
di: Bouvier, Louis, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bouvier, Louis, et al.
Pubblicazione: (2025)
Online estimation of the inverse of the Hessian for stochastic optimization with application to universal stochastic Newton algorithms
di: Godichon-Baggioni, Antoine, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Godichon-Baggioni, Antoine, et al.
Pubblicazione: (2024)
Empirical and computer-aided robustness analysis of long-step and accelerated methods in smooth convex optimization
di: Vernimmen, Pierre, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Vernimmen, Pierre, et al.
Pubblicazione: (2025)
An accelerated first-order regularized momentum descent ascent algorithm for stochastic nonconvex-concave minimax problems
di: Zhang, Huiling, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Huiling, et al.
Pubblicazione: (2023)
A framework for bilevel optimization that enables stochastic and global variance reduction algorithms
di: Dagréou, Mathieu, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Dagréou, Mathieu, et al.
Pubblicazione: (2022)
Local adapt-then-combine algorithms for distributed nonsmooth optimization: Achieving provable communication acceleration
di: Guo, Luyao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Guo, Luyao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Cubic regularized subspace Newton for non-convex optimization
di: Zhao, Jim, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Jim, et al.
Pubblicazione: (2024)
First-order methods for stochastic and finite-sum convex optimization with deterministic constraints
di: Lu, Zhaosong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lu, Zhaosong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Tradeoffs between convergence rate and noise amplification for momentum-based accelerated optimization algorithms
di: Mohammadi, Hesameddin, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Mohammadi, Hesameddin, et al.
Pubblicazione: (2022)
On the SAGA algorithm with decreasing step
di: Fredes, Luis, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fredes, Luis, et al.
Pubblicazione: (2024)
New logarithmic step size for stochastic gradient descent
di: Shamaee, M. Soheil, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shamaee, M. Soheil, et al.
Pubblicazione: (2024)
Convergence of empirical subgradients for optimal transport-based objectives
di: Le, Tam
Pubblicazione: (2026)
di: Le, Tam
Pubblicazione: (2026)
A block-coordinate descent framework for non-convex composite optimization. Application to sparse precision matrix estimation
di: Lauga, Guillaume
Pubblicazione: (2026)
di: Lauga, Guillaume
Pubblicazione: (2026)
A simple uniformly optimal method without line search for convex optimization
di: Li, Tianjiao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Tianjiao, et al.
Pubblicazione: (2023)
Non-geodesically-convex optimization in the Wasserstein space
di: Luu, Hoang Phuc Hau, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Luu, Hoang Phuc Hau, et al.
Pubblicazione: (2024)
A simple and improved algorithm for noisy, convex, zeroth-order optimisation
di: Carpentier, Alexandra
Pubblicazione: (2024)
di: Carpentier, Alexandra
Pubblicazione: (2024)
A stochastic gradient method for trilevel optimization
di: Giovannelli, Tommaso, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Giovannelli, Tommaso, et al.
Pubblicazione: (2025)
Projected gradient methods for nonconvex and stochastic smooth optimization: new complexities and auto-conditioned stepsizes
di: Lan, Guanghui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lan, Guanghui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning based convex approximation for constrained parametric optimization
di: Liu, Kang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Kang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Reinforcement learning for adaptive interior point methods in convex quadratic programming
di: Bertoncini, Jeremy, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bertoncini, Jeremy, et al.
Pubblicazione: (2025)
Nesterov acceleration in benignly non-convex landscapes
di: Gupta, Kanan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gupta, Kanan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Variance reduction techniques for stochastic proximal point algorithms
di: Traoré, Cheik, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Traoré, Cheik, et al.
Pubblicazione: (2023)
Sparse Polyak: an adaptive step size rule for high-dimensional M-estimation
di: Qiao, Tianqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Qiao, Tianqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
A new use of the Kurdyka-Lojasiewicz property to study asymptotic behaviours of some stochastic optimization algorithms in a non-convex differentiable framework
di: Fest, Jean-Baptiste
Pubblicazione: (2023)
di: Fest, Jean-Baptiste
Pubblicazione: (2023)
Fast sparse optimization via adaptive shrinkage
di: Cerone, Vito, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cerone, Vito, et al.
Pubblicazione: (2025)
Glocal Smoothness: Line search and adaptive step sizes can help in theory too!
di: Fox, Curtis, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fox, Curtis, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dealing with unbounded gradients in stochastic saddle-point optimization
di: Neu, Gergely, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Neu, Gergely, et al.
Pubblicazione: (2024)
A stochastic gradient descent algorithm with random search directions
di: Gbaguidi, Eméric
Pubblicazione: (2025)
di: Gbaguidi, Eméric
Pubblicazione: (2025)
A short proof of near-linear convergence of adaptive gradient descent under fourth-order growth and convexity
di: Davis, Damek, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Davis, Damek, et al.
Pubblicazione: (2026)
Langevin dynamics based algorithm e-TH$\varepsilon$O POULA for stochastic optimization problems with discontinuous stochastic gradient
di: Lim, Dong-Young, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Lim, Dong-Young, et al.
Pubblicazione: (2022)
Multiscale replay: A robust algorithm for stochastic variational inequalities with a Markovian buffer
di: Nakul, Milind, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Nakul, Milind, et al.
Pubblicazione: (2026)
Fuzzy hyperparameters update in a second order optimization
di: Bensadok, Abdelaziz, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bensadok, Abdelaziz, et al.
Pubblicazione: (2024)
ICNN-enhanced 2SP: Leveraging input convex neural networks for solving two-stage stochastic programming
di: Liu, Yu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Yu, et al.
Pubblicazione: (2025)
A new perspective on low-rank optimization
di: Bertsimas, Dimitris, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Bertsimas, Dimitris, et al.
Pubblicazione: (2021)
Unregularized limit of stochastic gradient method for Wasserstein distributionally robust optimization
di: Le, Tam
Pubblicazione: (2025)
di: Le, Tam
Pubblicazione: (2025)
A learning-based approach to stochastic optimal control under reach-avoid constraint
di: Ni, Tingting, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ni, Tingting, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fast UCB-type algorithms for stochastic bandits with heavy and super heavy symmetric noise
di: Dorn, Yuriy, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dorn, Yuriy, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning to optimize with guarantees: a complete characterization of linearly convergent algorithms
di: Martin, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Martin, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Convergence rates of stochastic gradient method with independent sequences of step-size and momentum weight
di: Hwang, Wen-Liang
Pubblicazione: (2024) -
Instance-optimal stochastic convex optimization: Can we improve upon sample-average and robust stochastic approximation?
di: Jiang, Liwei, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Primal-dual algorithm for contextual stochastic combinatorial optimization
di: Bouvier, Louis, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Online estimation of the inverse of the Hessian for stochastic optimization with application to universal stochastic Newton algorithms
di: Godichon-Baggioni, Antoine, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Empirical and computer-aided robustness analysis of long-step and accelerated methods in smooth convex optimization
di: Vernimmen, Pierre, et al.
Pubblicazione: (2025)