Doubly stochastic algorithms for large-scale optimization

We consider learning problems over training sets in which both, the number of training examples and the dimension of the feature vectors, are large. To solve these problems we propose the random parallel stochastic algorithm (RAPSA). We call the algorithm random parallel because it utilizes multiple...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	2016 50th Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers S. 1705 - 1709
Hauptverfasser:	Koppel, Alec, Mokhtari, Aryan, Ribeiro, Alejandro
Format:	Tagungsbericht
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	IEEE 01.11.2016
Schlagworte:	Approximation algorithms Convergence Delays Indexes Program processors Radio frequency Training
Online-Zugang:	Volltext
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