Zeroth-order single-loop algorithms for nonconvex-linear minimax problems

Nonconvex minimax problems have attracted significant interest in machine learning and many other fields in recent years. In this paper, we propose a new zeroth-order alternating randomized gradient projection algorithm to solve smooth nonconvex-linear problems and its iteration complexity to find a...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Journal of global optimization Ročník 87; číslo 2-4; s. 551 - 580
Hlavní autoři:	Shen, Jingjing, Wang, Ziqi, Xu, Zi
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York Springer US 01.11.2023 Springer
Témata:	Algorithms Computer Science Game theory Machine learning Mathematics Mathematics and Statistics Operations Research/Decision Theory Optimization Real Functions Complexity analysis 90C30 90C47 Alternating randomized gradient projection algorithm Machine learning 90C26 Nonconvex-linear minimax problem Zeroth-order algorithm Alternating randomized proximal gradient algorithm
ISSN:	0925-5001, 1573-2916
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!