?
Optimal Tensor Methods in Smooth Convex and Uniformly Convex Optimization
.
Ключевые слова: convex optimization
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Протасов В. Ю., Jungers R., Linear Algebra and its Applications 2013 Vol. 438 No. 11 P. 4448-4468
Добавлено: 23 февраля 2016 г.
Двуреченский П. Е., Eduard Gorbunov, Гасников А. В., European Journal of Operational Research 2021 Vol. 290 No. 2 P. 601-621
Добавлено: 25 сентября 2020 г.
Двуреченский П. Е., Двинских Д. М., Гасников А. В. и др., , in : Advances in Neural Information Processing Systems 31 (NeurIPS 2018). : Neural Information Processing Systems Foundation, 2018. P. 10760-10770.
Добавлено: 31 октября 2020 г.
Иванова А. С., Гасников А. В., Двуреченский П. Е. и др., / Working papers by Cornell University. Series "Optimization and Control". 2020.
Добавлено: 25 октября 2020 г.
Eduard Gorbunov, Kovalev D., Makarenko D. и др., , in : Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020). : Curran Associates, Inc., 2020. P. 20889-20900.
Добавлено: 7 декабря 2020 г.
Anikin A., Гасников А. В., Dvurechensky P. и др., Computational Mathematics and Mathematical Physics 2017 Vol. 57 No. 8 P. 1262-1276
A strongly convex function of simple structure (for example, separable) is minimized under affine constraints. A dual problem is constructed and solved by applying a fast gradient method. The necessary properties of this method are established relying on which, under rather general conditions, the solution of the primal problem can be recovered with the same ...
Добавлено: 29 ноября 2018 г.
Vorontsova E., Гасников А. В., Dvurechensky P. и др., Automation and Remote Control 2019 Vol. 80 No. 8 P. 1487-1501
We propose an accelerated gradient-free method with a non-Euclidean proximal operator associated with the p-norm (1 ⩽ p ⩽ 2). We obtain estimates for the rate of convergence of the method under low noise arising in the calculation of the function value. We present the results of computational experiments. ...
Добавлено: 10 декабря 2019 г.
Двуреченский П. Е., Ostroukhov P., Safin K. и др., , in : International Conference on Machine Learning (ICML 2020). Vol. 119.: PMLR, 2020.
Добавлено: 31 октября 2020 г.
Иванова А. С., Двуреченский П. Е., Vorontsova E. и др., Journal of Optimization Theory and Applications 2022 Vol. 193 No. 1-3 P. 462-490
Добавлено: 28 октября 2022 г.
Иванова А. С., Пасечнюк Д., Двуреченский П. Е. и др., / Cornell University. Серия "Working papers by Cornell University". 2019.
В данной работе рассматривается задача распределения ресурсов в компьютерных сетях с большим числом соединений. Соединения используют для своих целей потребители (пользователи), число которых также может быть очень большим. Для решения двойственной задачи предлагаются следующие численные методы оптимизации: быстрый градиентный метод, стохастический метод проекции субградиента, метод эллипсоидов и метод экстраполяции случайного градиента. Для каждого метода получена ...
Добавлено: 23 октября 2020 г.
Kovalev D., Eduard Gorbunov, Gasanov E. и др., , in : Advances in Neural Information Processing Systems 31 (NeurIPS 2018). : Neural Information Processing Systems Foundation, 2018. P. 3358-3367.
Добавлено: 7 декабря 2020 г.
Гасников А. В., Двуреченский П. Е., Горбунов Э. А. и др., , in : Conference on Learning Theory, 25-28 June 2019, Phoenix, USA. Vol. 99.: [б.и.], 2019. P. 1374-1391.
Добавлено: 31 октября 2020 г.
Eduard Gorbunov, Bibi A., Sener O. и др., , in : Proceedings of the 8th International Conference on Learning Representations (ICLR 2020). : ICLR, 2020. P. 1-28.
Добавлено: 7 декабря 2020 г.
Безносиков А. Н., Richtarik P., Дискин М. С. и др., , in : Thirty-Sixth Conference on Neural Information Processing Systems : NeurIPS 2022. : Curran Associates, Inc., 2022. P. 14013-14029.
Добавлено: 27 января 2023 г.
Garces A., Azhmyakov V., IFAC-PapersOnLine 2020 Vol. 53 No. 2 P. 13173-13177
Добавлено: 30 октября 2021 г.
Двинских Д. М., Тяпкин Д. Н., , in : Proceedings of Machine Learning Research Volume 130: International Conference on Artificial Intelligence and Statistics. : [б.и.], 2021. P. 1738-1746.
Добавлено: 2 ноября 2022 г.
Kamzolov D., Двуреченский П. Е., Гасников А. В., Optimization Methods and Software 2021 Vol. 36 No. 6 P. 1289-1316
Добавлено: 4 августа 2020 г.
Ингачева А. С., Kokhan V., Осипов Д. С., , in : Proceedings of the 32nd European Conference on Modelling and Simulation (ECMS 2018),Wilhelmshaven, Germany 22 – 25 May 2018. : NY : Curran Associates, Inc., 2018. P. 183-189.
Добавлено: 6 апреля 2019 г.
Мулине Э. Ф., Pereyra M., Durmus A., SIAM Journal on Imaging Sciences 2018 Vol. 11 No. 1 P. 473-506
Modern imaging methods rely strongly on Bayesian inference techniques to solve challenging imaging problems. Currently, the predominant Bayesian computation approach is convex optimization, which scales very efficiently to high-dimensional image models and delivers accurate point estimation results. However, in order to perform more complex analyses, for example, image uncertainty quantification or model selection, it is ...
Добавлено: 11 декабря 2018 г.
Двинских Д. М., Gorbunov E., Гасников А. В. и др., , in : 2019 IEEE 58th Conference on Decision and Control (CDC). : IEEE, 2019. P. 7435-7440.
Добавлено: 5 февраля 2021 г.
Осокин А. А., Alayrac J., Lukasewitz I. и др., , in : Proceedings of Machine Learning Research. Proceedings of the International Conference on Machine Learning (ICML 2016). Vol. 48.: NY : [б.и.], 2016. P. 885-925.
Добавлено: 19 октября 2017 г.
Богачев Т. В., / Cornell University. Series math "arxiv.org". 2022.
Добавлено: 21 октября 2022 г.
Kovalev D., Shulgin E., Richtarik P. и др., PMLR, 2021
Добавлено: 31 октября 2021 г.
Осокин А. А., Bach F., Lacoste-Julien S., , in : Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NIPS 2017). : Montreal : Curran Associates, 2017. P. 302-313.
Добавлено: 19 октября 2017 г.