RES: Regularized Stochastic BFGS Algorithm

RES, a regularized stochastic version of the Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) quasi-Newton method is proposed to solve convex optimization problems with stochastic objectives. The use of stochastic gradient descent algorithms is widespread, but the number of iterations required to approximate...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	arXiv.org
Hlavní autoři:	Mokhtari, Aryan, Ribeiro, Alejandro
Médium:	Paper
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Ithaca Cornell University Library, arXiv.org 29.01.2014
Témata:	Algorithms Approximation Computational efficiency Computational geometry Convergence Convexity Curvature Economic models Mathematical analysis Nonlinear programming Optimization Quasi Newton methods Support vector machines Upper bounds
ISSN:	2331-8422
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!