Convergence of Stochastic Proximal Gradient Algorithm
We study the extension of the proximal gradient algorithm where only a stochastic gradient estimate is available and a relaxation step is allowed. We establish convergence rates for function values in the convex case, as well as almost sure convergence and convergence rates for the iterates under fu...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Applied mathematics & optimization Ročník 82; číslo 3; s. 891 - 917 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
New York
Springer US
01.12.2020
Springer Nature B.V |
| Témata: | |
| ISSN: | 0095-4616, 1432-0606 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!