Accelerated Gradient-Free Optimization Methods with a Non-Euclidean Proximal Operator
Accelerated Gradient-Free Optimization Methods with a Non-Euclidean Proximal Operator
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使用非欧几里得近端算子的加速无梯度优化方法
DOI：
10.1134/s0005117919080095
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发表时间：
2019
影响因子：
0.7
通讯作者：
Pavel E. Dvurechenskii
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
E. Vorontsova;A. Gasnikov;Eduard A. Gorbunov;Pavel E. Dvurechenskii
我们提出了一种加速的无梯度方法，该方法具有与p-范数（1≤p≤2）相关的非欧几里得近端算子。在计算函数值的低噪声条件下，得到了该方法的收敛速度估计。我们给出了计算实验的结果。
We propose an accelerated gradient-free method with a non-Euclidean proximal operator associated with thep-norm (1 ⩽p⩽ 2). We obtain estimates for the rate of convergence of the method under low noise arising in the calculation of the function value. We present the results of computational experiments.