A Universally Optimal Multistage Accelerated Stochastic Gradient Method
A Universally Optimal Multistage Accelerated Stochastic Gradient Method
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通用最优多级加速随机梯度法
DOI：
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Ozdaglar, Asuman
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Aybat, Necdet Serhat;Fallah, Alireza;Gurbuzbalaban, Mert;Ozdaglar, Asuman
凸规划中基于信息的复杂性、反馈和动态
影响因子：
2.5
作者：
M. Raginsky;A. Rakhlin
通讯作者：
A. Rakhlin
影响因子：
5.9
作者：
通讯作者：
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Nesterov 加速法的耗散理论
DOI：
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发表时间：
2017
期刊：
Proceedings of Machine Learning Research (International Conference on Machine Learning 2017
影响因子：
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作者：
Hu, Bin;Lessard, Laurent
通讯作者：
Lessard, Laurent