Accelerated Gradient-Free Optimization Methods with a Non-Euclidean Proximal Operator - Calcul des Variations, Géométrie, Image Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Automation and Remote Control / Avtomatika i Telemekhanika Année : 2019

Accelerated Gradient-Free Optimization Methods with a Non-Euclidean Proximal Operator

Ускоренные безградиентные методы оптимизации с неевклидовым проксимальным оператором

Résumé

We propose an accelerated gradient-free method with a non-Euclidean proximal operator associated with the p-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.
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hal-02321733 , version 1 (28-10-2019)

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Citer

Evgeniya Vorontsova, Alexander Gasnikov, Eduard Gorbunov, Pavel Dvurechenskii. Accelerated Gradient-Free Optimization Methods with a Non-Euclidean Proximal Operator. Automation and Remote Control / Avtomatika i Telemekhanika, 2019, 80 (8), pp.1487-1501. ⟨10.1134/S0005117919080095⟩. ⟨hal-02321733⟩
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