Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Second-Order Guarantees of Distributed Gradient Algorithms

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F20%3A00343876" target="_blank" >RIV/68407700:21230/20:00343876 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1137/18M121784X" target="_blank" >https://doi.org/10.1137/18M121784X</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1137/18M121784X" target="_blank" >10.1137/18M121784X</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Second-Order Guarantees of Distributed Gradient Algorithms

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We consider distributed smooth nonconvex unconstrained optimization over net- works, modeled as a connected graph. We examine the behavior of distributed gradient-based algorithms near strict saddle points. Specifically, we establish that (i) the renowned distributed gradient descent algorithm likely converges to a neighborhood of a second-order stationary (SoS) solution; and (ii) the more recent class of distributed algorithms based on gradient tracking---implementable also over digraphs---likely converges to exact SoS solutions, thus avoiding (strict) saddle points. Furthermore, new convergence rate results for first-order critical points is established for the latter class of algorithms.

  • Název v anglickém jazyce

    Second-Order Guarantees of Distributed Gradient Algorithms

  • Popis výsledku anglicky

    We consider distributed smooth nonconvex unconstrained optimization over net- works, modeled as a connected graph. We examine the behavior of distributed gradient-based algorithms near strict saddle points. Specifically, we establish that (i) the renowned distributed gradient descent algorithm likely converges to a neighborhood of a second-order stationary (SoS) solution; and (ii) the more recent class of distributed algorithms based on gradient tracking---implementable also over digraphs---likely converges to exact SoS solutions, thus avoiding (strict) saddle points. Furthermore, new convergence rate results for first-order critical points is established for the latter class of algorithms.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/EF16_019%2F0000765" target="_blank" >EF16_019/0000765: Výzkumné centrum informatiky</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2020

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    SIAM Journal on Optimization

  • ISSN

    1052-6234

  • e-ISSN

    1095-7189

  • Svazek periodika

    30

  • Číslo periodika v rámci svazku

    4

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    40

  • Strana od-do

    3029-3068

  • Kód UT WoS článku

    000600651900013

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85096033053