A uniform momentum-based distributed stochastic gradient tracking algorithm for non-convex optimization

This paper investigates distributed non-convex optimization problems, specifically focusing on a collaborative approach to optimize a global non-convex objective function across agents over networks. Problems of this nature along with consideration of efficiency usually emerge in a number of applica...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Journal of the Franklin Institute Ročník 362; číslo 15; s. 108040
Hlavní autoři:	Li, Yantao, Wu, Chaoxu, Chen, Yingjue, Zhang, Keke, Lü, Qingguo, Deng, Shaojiang, Li, Huaqing
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier Inc 01.10.2025
Témata:	Distributed optimization Gradient tracking Non-convex optimization Stochastic gradient Uniform momentum acceleration Uniform momentum acceleration Gradient tracking Distributed optimization Non-convex optimization Stochastic gradient
ISSN:	0016-0032
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!