Stochastic Variance Reduction for DR-Submodular Maximization

Stochastic optimization has experienced significant growth in recent decades, with the increasing prevalence of variance reduction techniques in stochastic optimization algorithms to enhance computational efficiency. In this paper, we introduce two projection-free stochastic approximation algorithms...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Algorithmica Jg. 86; H. 5; S. 1335 - 1364
Hauptverfasser:	Lian, Yuefang, Du, Donglei, Wang, Xiao, Xu, Dachuan, Zhou, Yang
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	New York Springer US 01.05.2024 Springer Nature B.V
Schlagworte:	Algorithm Analysis and Problem Complexity Algorithms Approximation Computer Science Computer Systems Organization and Communication Networks Data Structures and Information Theory Greedy algorithms Mathematical analysis Mathematics of Computing Maximization Optimization Reduction Smoothness Theory of Computation Stochastic algorithm DR-Submodular Frank–Wolfe algorithm Gradient estimator Variance reduction
ISSN:	0178-4617, 1432-0541
Online-Zugang:	Volltext
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