Riemannian stochastic variance reduced gradient algorithm with retraction and vector transport

In recent years, stochastic variance reduction algorithms have attracted considerable attention for minimizing the average of a large but finite number of loss functions. This paper proposes a novel Riemannian extension of the Euclidean stochastic variance reduced gradient (R-SVRG) algorithm to a ma...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	arXiv.org
Hlavní autoři:	Sato, Hiroyuki, Kasai, Hiroyuki, Mishra, Bamdev
Médium:	Paper
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Ithaca Cornell University Library, arXiv.org 31.05.2019
Témata:	Algorithms Convergence Decay rate Euclidean geometry Manifolds (mathematics) Principal components analysis Subspaces
ISSN:	2331-8422
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!