Optimal convergence rates of totally asynchronous optimization

Asynchronous optimization algorithms are at the core of modern machine learning and resource allocation systems. However, most convergence results consider bounded information delays and several important algorithms lack guarantees when they operate under total asynchrony. In this paper, we derive e...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Proceedings of the IEEE Conference on Decision & Control S. 6484 - 6490
Hauptverfasser:	Wu, Xuyang, Magnusson, Sindri, Reza Feyzmahdavian, Hamid, Johansson, Mikael
Format:	Tagungsbericht
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	IEEE 06.12.2022
Schlagworte:	Computational modeling Delays Indexes Machine learning Machine learning algorithms Numerical models Resource management
ISSN:	2576-2370
Online-Zugang:	Volltext
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