Smoothing randomized block-coordinate proximal gradient algorithms for nonsmooth nonconvex composite optimization

In this paper, we propose a smoothing randomized block-coordinate proximal gradient (S-RBCPG) algorithm and a Bregman randomized block-coordinate proximal gradient (B-RBCPG) algorithm for minimizing the sum of two nonconvex nonsmooth functions, one of which is block separable. The pivotal tool of ou...

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Veröffentlicht in:	Numerical algorithms Jg. 100; H. 1; S. 395 - 424
Hauptverfasser:	Li, Xue, Bian, Wei
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	New York Springer US 01.09.2025 Springer Nature B.V
Schlagworte:	Algebra Algorithms Computer Science Convergence Inverse problems Machine learning Mapping Numeric Computing Numerical Analysis Optimization Smoothing Smoothness Theory of Computation Kurdyka-Łojasiewicz property 90C30 65K05 Relative smoothness Block-coordinate 90C26 Smoothing method Nonsmooth nonconvex optimization
ISSN:	1017-1398, 1572-9265
Online-Zugang:	Volltext
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