On the Proximal Gradient Algorithm with Alternated Inertia

In this paper, we investigate attractive properties of the proximal gradient algorithm with inertia. Notably, we show that using alternated inertia yields monotonically decreasing functional values, which contrasts with usual accelerated proximal gradient methods. We also provide convergence rates f...

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Veröffentlicht in:Journal of optimization theory and applications Jg. 176; H. 3; S. 688 - 710
Hauptverfasser: Iutzeler, Franck, Malick, Jérôme
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: New York Springer US 01.03.2018
Springer Nature B.V
Springer Verlag
Schlagworte:
ISSN:0022-3239, 1573-2878
Online-Zugang:Volltext
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