• Medientyp: Sonstige Veröffentlichung; Bericht; E-Book
  • Titel: Inexact tensor methods and their application to stochastic convex optimization
  • Beteiligte: Agafonov, Artem [Verfasser:in]; Kamzolov, Dmitry [Verfasser:in]; Dvurechensky, Pavel [Verfasser:in]; Gasnikov, Alexander [Verfasser:in]
  • Erschienen: Berlin : Weierstraß-Institut für Angewandte Analysis und Stochastik, 2021
  • Ausgabe: published Version
  • Sprache: Englisch
  • DOI: https://doi.org/10.34657/8574; https://doi.org/10.20347/WIAS.PREPRINT.2818
  • ISSN: 2198-5855
  • Schlagwörter: stochastic optimization ; High-order methods ; tensor methods ; convex optimization ; inexact derivatives
  • Entstehung:
  • Anmerkungen: Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
  • Beschreibung: We propose a general non-accelerated tensor method under inexact information on higher- order derivatives, analyze its convergence rate, and provide sufficient conditions for this method to have similar complexity as the exact tensor method. As a corollary, we propose the first stochastic tensor method for convex optimization and obtain sufficient mini-batch sizes for each derivative.
  • Zugangsstatus: Freier Zugang