研究人员开发了新的方差缩减快速Krasnoselkii-Mann方法,以有效地解决有限和求根问题。这些方法在梯度期望范数平方的最后迭代收敛方面实现了改进的收敛率,具体为O(1/k^2)和o(1/k^2)。该框架通过SVRG和SAGA估计器实例化,达到ε-解的预言机复杂度为O(n + n^(2/3)ε^(-1))。该方法还被扩展到处理有限和包含问题,保持理论保证,并在数值实验中展示了有希望的性能。 AI
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新数学方法及其理论保证的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.4]
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