Exploring New Frontiers in Vertical Federated Learning: the Role of Saddle Point Reformulation

Beznosikov A.; Kormakov G.; Grigorievskiy A.; Rudakov M.; Nazykov R.; Rogozin A.; Vakhrushev A.; Andrey Savchenko; Takáč M.; Gasnikov A.

doi:10.1007/s10957-026-02961-z

?

Exploring New Frontiers in Vertical Federated Learning: the Role of Saddle Point Reformulation

Journal of Optimization Theory and Applications. 2026. Vol. 209. Article 18.

Beznosikov A., Kormakov G., Grigorievskiy A., Rudakov M., Nazykov R., Rogozin A., Vakhrushev A., Andrey Savchenko, Takáč M., Gasnikov A.

Научное направление: Компьютерные науки

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: седловая точка выпуклая оптимизация convex optimization федеративное обучение saddle point problem vertical federated learning

Supervised Learning in Critical Phenomena—Statistical and Systematic Accuracy

Chertenkov V. I., Щур Л. Н., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 2 P. 720–727

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Enhancing Emotion Recognition in Speech Based on Self-Supervised Learning: Cross-Attention Fusion of Acoustic and Semantic Features

Deeb B., Савченко А. В., Макаров И. А., IEEE Access 2026 Vol. 13 P. 56283–56295

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Automated detection of wolf howls using audio spectrogram transformers

Makarov N., Савченко А. В., Zemtsova I. и др., Scientific Reports 2025 Vol. 15 Article 26641

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Artificial intelligence framework for multi-pathology risk assessment from retinal fundus images: deep learning approach to 15-disease screening

Vasilev R., Савченко А. В., Blinov P. и др., Frontiers in Medicine 2026 Vol. 13

Добавлено: 16 июня 2026 г.

From Data to Signs: A Foundation Model for Multilingual Sign Language Recognition

Novopoltsev M., Tulenkov A., Murtazin R. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 188170–188181

Добавлено: 16 июня 2026 г.

B3Emo: Quantifying Affect as a Double-Edged Sword in Strategic LLM Interactions

Stepin A., Mozikov M., Kabanov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 48127–48144

Добавлено: 16 июня 2026 г.

ESQA: Event Sequences Question Answering

Abdullaeva I., Karpukhin I., Filatov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 59390–59408

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 14 июня 2026 г.

Proceedings of the 6th Workshop on Computational Approaches to Discourse, Context and Document-Level Inferences (CODI 2025)

Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.

Добавлено: 11 июня 2026 г.

TreeDQN: Sample-efficient off-policy reinforcement learning for combinatorial optimization

Sorokin D., Kostin A., Савченко Л. В. и др., Knowledge-Based Systems 2026 Vol. 348 Article 116258

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Microbial diversity and production of milk spirit using traditional Buryat fermentation and distillation technologies

Namsaraev Z., Nanzatov B., Козлова А. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 17769

Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)

Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Innovations in Information and Decision Sciences. Proceedings of the 13th International Conference on Frontiers in Intelligent Computing: Theory and Applications (FICTA 2025), Volume 4

Springer, 2026.

Добавлено: 8 июня 2026 г.

On Linear Convergence in Smooth Convex-Concave Bilinearly-Coupled Saddle-Point Optimization: Lower Bounds and Optimal Algorithms

Бородич Е. Д., Гасников А. В., Kovalev D., , in: Volume 267: International Conference on Machine Learning, 13-19 July 2025, Vancouver Convention Center, Vancouver, CanadaVol. 267.: [б.и.], 2025. P. 5045–5100.

Добавлено: 18 ноября 2025 г.

Gradient-free algorithm for saddle point problems under overparametrization

Statkevich E., Bondar S., Двинских Д. М. и др., Chaos, Solitons and Fractals: X 2024 Vol. 185 Article 115048

Добавлено: 7 февраля 2025 г.

Solving Smooth Min-Min and Min-Max Problems by Mixed Oracle Algorithms

Гладин Е. Л., Sadiev A., Гасников А. В. и др., , in: Mathematical Optimization Theory and Operations Research: 20th International Conference, MOTOR 2021, Irkutsk, Russia, July 5–10, 2021, Proceedings.: Cham: Springer, 2021. P. 19–40.

Добавлено: 29 ноября 2024 г.

Solving Convex Min-Min Problems with Smoothness and Strong Convexity in One Group of Variables and Low Dimension in the Other

Гладин Е. Л., Алкуса М., Гасников А. В., Automation and Remote Control 2021 Vol. 82 P. 1679–1691

Добавлено: 29 ноября 2024 г.

Vaidya’s method for convex stochastic optimization problems in small dimension

Гладин Е. Л., Гасников А. В., Ermakova E., Mathematical notes 2022 Vol. 112 No. 1 P. 183–190

Добавлено: 29 ноября 2024 г.

Accuracy Certificates for Convex Minimization with Inexact Oracle

Гладин Е. Л., Гасников А. В., Двуреченский П. Е., Journal of Optimization Theory and Applications 2025 Vol. 204 No. 1 Article 1

Accuracy certificates for convex minimization problems allow for online verification of the accuracy of approximate solutions and provide a theoretically valid online stopping criterion. When solving the Lagrange dual problem, accuracy certificates produce a simple way to recover an approximate primal solution and estimate its accuracy. In this paper, we generalize accuracy certificates for the ...

Добавлено: 29 ноября 2024 г.

Метод эллипсоидов для задач выпуклой стохастической оптимизации малой размерности

Гладин Е. Л., Зайнуллина К. Э., Компьютерные исследования и моделирование 2021 Т. 13 № 6 С. 1137–1147

В статье рассматривается задача минимизации математического ожидания выпуклой функции. Задачи такого вида повсеместны в машинном обучении, а также часто возникают в ряде других приложений. На практике для их решения обычно используются процедуры типа стохастического градиентного спуска (SGD). В нашей работе предлагается решать такие задачи с использованием метода эллипсоидов с мини-батчингом. Алгоритм имеет линейную скорость сходимости ...

Добавлено: 29 ноября 2024 г.

Variance reduction for minimax problems with a small dimension of one of the variables

Гладин Е. Л., Бородич Е. Д., Computer Research and Modeling 2022 Vol. 14 No. 2 P. 257–275

Добавлено: 29 ноября 2024 г.

Обзор выпуклой оптимизации марковских процессов принятия решений

Руденко В. Д., Юдин Н. Е., Васин А. А., Компьютерные исследования и моделирование 2023 Т. 15 № 2 С. 329–353

В данной статье проведен обзор как исторических достижений, так и современных результатов в области марковских процессов принятия решений (Markov Decision Process, MDP) и выпуклой оптимизации. Данный обзор является первой попыткой освещения на русском языке области обучения с подкреплением в контексте выпуклой оптимизации. Рассматриваются фундаментальное уравнение Беллмана и построенные на его основе критерии оптимальности политики — ...

Добавлено: 29 ноября 2024 г.

Stalactite: toolbox for fast prototyping of vertical federated learning systems

Zakharova A., Alexandrov D., Khodorchenko M. и др., , in: RecSys '24: Proceedings of the 18th ACM Conference on Recommender Systems.: Association for Computing Machinery (ACM), 2024. P. 1187–1190.

Добавлено: 24 ноября 2024 г.

Queuing dynamics of asynchronous Federated Learning

Leconte L., Jonckheere M., Самсонов С. В. и др., , in: Proceedings of The 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2024), 2-4 May 2024, Palau de Congressos, Valencia, Spain. PMLR: Volume 238Vol. 238.: Valencia: PMLR, 2024. P. 1711–1719.

Добавлено: 26 мая 2024 г.