A J-symmetric quasi-newton method for minimax problems

Minimax problems have gained tremendous attentions across the optimization and machine learning community recently. In this paper, we introduce a new quasi-Newton method for the minimax problems, which we call J -symmetric quasi-Newton method. The method is obtained by exploiting the J -symmetric st...

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Veröffentlicht in:	Mathematical programming Jg. 204; H. 1-2; S. 207 - 254
Hauptverfasser:	Asl, Azam, Lu, Haihao, Yang, Jinwen
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Berlin/Heidelberg Springer Berlin Heidelberg 01.03.2024 Springer
Schlagworte:	Algorithms Calculus of Variations and Optimal Control; Optimization Combinatorics Full Length Paper Machine learning Mathematical and Computational Physics Mathematical Methods in Physics Mathematics Mathematics and Statistics Mathematics of Computing Methods Numerical Analysis Theoretical 65K15 Quasi-Newton method Trust region 90C47 Minimax optimization Superlinear convergence symmetric 49K35
ISSN:	0025-5610, 1436-4646
Online-Zugang:	Volltext
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