• 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: Weierstrass Institute for Applied Analysis and Stochastics publication server, 2021
  • Sprache: Englisch
  • DOI: https://doi.org/10.20347/WIAS.PREPRINT.2818
  • Schlagwörter: 90C25 ; 90C30 ; High-order methods -- tensor methods -- convex optimization -- inexact derivatives -- stochastic optimization ; 68Q25 ; article
  • 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