Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления, 2023, том 514, номер 2, страницы 212–224
DOI: https://doi.org/10.31857/S2686954323601598
(Mi danma466)
 

СПЕЦИАЛЬНЫЙ ВЫПУСК: ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Оптимальный анализ метода с батчированием для стохастических вариационных неравенств вида конечной суммы

А. Пичугинa, М. Печинa, А. Безносиковa, А. Савченкоb, А. Гасниковa

a Московский физико-технический институт, Долгопрудный, Россия
b Лаборатория искусственного интеллекта, ПАО "Сбербанк", Москва, Россия
Список литературы:
Аннотация: Вариационные неравенства являются унифицированной оптимизационной постановкой, которая интересна не только сама по себе, но и потому что включает в себя задачи минимизации и поиска седловой точки. Между тем современные приложения побуждают рассматривать стохастические формулировки оптимизационных задач. В данной работе представлен анализ метода, имеющего оптимальные оценки сходимости для монотонных стохастических вариационных неравенств вида конечной суммы. В отличие от предыдущих работ, наш метод поддерживает батчирование и не теряет оптимальности оракульной сложности для любых размеров батча. Эффективность алгоритма, особенно в случае малых, но не единичных батчей, подтверждается численными экспериментами.
Ключевые слова: стохастическая оптимизация, вариационные неравенства, задачи вида конечной суммы, батчирование.
Финансовая поддержка Номер гранта
Правительство Российской Федерации 70-2021-00138
Исследования А. Пичугина и М. Печина были поддержаны Аналитическим центром при Правительстве Российской Федерации в соответствии с договором о субсидии (идентификатор договора 000000D730321P5Q0002; грант № 70-2021-00138).
Статья представлена к публикации: А. А. Шананин
Поступило: 01.09.2023
После доработки: 15.09.2023
Принято к публикации: 18.10.2023
Англоязычная версия:
Doklady Mathematics, 2023, Volume 108, Issue suppl. 2, Pages S348–S359
DOI: https://doi.org/10.1134/S1064562423701582
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 004.8
Образец цитирования: А. Пичугин, М. Печин, А. Безносиков, А. Савченко, А. Гасников, “Оптимальный анализ метода с батчированием для стохастических вариационных неравенств вида конечной суммы”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 514:2 (2023), 212–224; Dokl. Math., 108:suppl. 2 (2023), S348–S359
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{PicPecBez23}
\by А.~Пичугин, М.~Печин, А.~Безносиков, А.~Савченко, А.~Гасников
\paper Оптимальный анализ метода с батчированием для стохастических вариационных неравенств вида конечной суммы
\jour Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр.
\yr 2023
\vol 514
\issue 2
\pages 212--224
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/danma466}
\crossref{https://doi.org/10.31857/S2686954323601598}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=56717818}
\transl
\jour Dokl. Math.
\yr 2023
\vol 108
\issue suppl. 2
\pages S348--S359
\crossref{https://doi.org/10.1134/S1064562423701582}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/danma466
  • https://www.mathnet.ru/rus/danma/v514/i2/p212
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:99
    Список литературы:21
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024