Vše
Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
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”

Regularized Quasi-monotone Method for Stochastic Optimization

Popis výsledku

Klíčová slova

Identifikátory výsledku

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Regularized Quasi-monotone Method for Stochastic Optimization

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We adapt the quasi-monotone method, an algorithm characterized by uniquely having convergence quality guarantees for the last iterate, for composite convex minimization in the stochastic setting. For the proposed numerical scheme we derive the optimal convergence rate of O(1k+1) in terms of the last iterate, rather than on average as it is standard for subgradient methods. The theoretical guarantee for individual convergence of the regularized quasi-monotone method is confirmed by numerical experiments on ℓ1-regularized robust linear regression.

  • Název v anglickém jazyce

    Regularized Quasi-monotone Method for Stochastic Optimization

  • Popis výsledku anglicky

    We adapt the quasi-monotone method, an algorithm characterized by uniquely having convergence quality guarantees for the last iterate, for composite convex minimization in the stochastic setting. For the proposed numerical scheme we derive the optimal convergence rate of O(1k+1) in terms of the last iterate, rather than on average as it is standard for subgradient methods. The theoretical guarantee for individual convergence of the regularized quasi-monotone method is confirmed by numerical experiments on ℓ1-regularized robust linear regression.

Klasifikace

  • Druh

    Jimp - 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

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2023

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Optimization Letters

  • ISSN

    1862-4472

  • e-ISSN

    1862-4480

  • Svazek periodika

    17

  • Číslo periodika v rámci svazku

    5

  • Stát vydavatele periodika

    DE - Spolková republika Německo

  • Počet stran výsledku

    14

  • Strana od-do

    1215-1228

  • Kód UT WoS článku

    000857455300001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85138543689

Základní informace

Druh výsledku

Jimp - Článek v periodiku v databázi Web of Science

Jimp

OECD FORD

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

Rok uplatnění

2023