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Unifying mirror descent and dual averaging

Résultats de recherche: Contribution à un journalArticleRevue par des pairs

Résumé

We introduce and analyze a new family of first-order optimization algorithms which generalizes and unifies both mirror descent and dual averaging. Within the framework of this family, we define new algorithms for constrained optimization that combines the advantages of mirror descent and dual averaging. Our preliminary simulation study shows that these new algorithms significantly outperform available methods in some situations.

langue originaleAnglais
Pages (de - à)793-830
Nombre de pages38
journalMathematical Programming
Volume199
Numéro de publication1-2
Les DOIs
étatPublié - 1 mai 2023

Empreinte digitale

Examiner les sujets de recherche de « Unifying mirror descent and dual averaging ». Ensemble, ils forment une empreinte digitale unique.

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