English(EN) Generalized Geometry Block Proximal Linearized Method for Multiblock Nonconvex and Nonsmooth Optimization

新的GGBPL方法增强了复杂非凸问题的优化能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-02 04:00

研究人员引入了一种名为广义几何块近邻线性化（GGBPL）的新优化方法，旨在解决复杂的多块非凸和非光滑优化问题。与在标准欧几里得几何中运行的现有方法不同，GGBPL采用广义几何方法，允许更自适应的块变量更新。这种基于任意内积和一般容许度量的自适应旨在提高数值效率。该论文还提出了一个惯性版本iGGBPL，并提供了理论收敛保证，包括达到$\varepsilon$-平稳点的迭代复杂度界限。该方法成功应用于稀疏非负矩阵分解和CP分解问题，与最先进的技术相比，表现更优。 AI

影响这种新的优化方法可以通过增强在非凸和非光滑问题上的性能来提高复杂AI模型的训练效率。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Weifeng Yang · 2026-10-02 04:00

多块非凸非光滑优化广义几何块近邻线性化方法

arXiv:2609.39301v1 Announce Type: cross Abstract: This paper considers a class of multiblock nonconvex and nonsmooth optimization problems arising in many applications. Existing methods construct proximal linearized operators or their variants within standard Euclidean geometry t…

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