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...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Mathematical programming Ročník 204; číslo 1-2; s. 207 - 254
Hlavní autoři:	Asl, Azam, Lu, Haihao, Yang, Jinwen
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Berlin/Heidelberg Springer Berlin Heidelberg 01.03.2024 Springer
Témata:	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
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!