A population-based stochastic coordinate descent method

Autor: Ana Maria A. C. Rocha, Edite Manuela da G. P. Fernandes, M. Fernanda P. Costa

Publikováno v: Advances in Intelligent Systems and Computing ISBN: 9783030218027
WCGO

This paper addresses the problem of solving a bound constrained global optimization problem by a population-based stochastic coordinate descent method. To improve efficiency, a small subpopulation of points is randomly selected from the original popu

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::ae40965c46af028aea4199945631fed6
https://hdl.handle.net/1822/66428

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Adaptive Stochastic Primal-Dual Coordinate Descent for Separable Saddle Point Problems

Autor: Zhu, Zhanxing, Storkey, Amos

Publikováno v: Zhu, Z & Storkey, A 2015, Adaptive Stochastic Primal-Dual Coordinate Descent for Separable Saddle Point Problems . in A Appice, P P Rodrigues, V Santos Costa, C Soares, J Gama & A Jorge (eds), Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases : European Conference, ECML PKDD 2015, Porto, Portugal, September 7-11, 2015, Proceedings, Part I . Lecture Notes in Computer Science, vol. 9284, pp. 645-658 . https://doi.org/10.1007/978-3-319-23528-8_40

We consider a generic convex-concave saddle point problem with a separable structure, a form that covers a wide-ranged machine learning applications. Under this problem structure, we follow the framework of primal-dual updates for saddle point proble

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3094::4a3e488cfc1cd316221351dba3223dc9
https://www.pure.ed.ac.uk/ws/files/22076376/Storkey_2015_Adaptive_Stochastic_Primal_Dual_Coordinate.pdf

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.