English(EN) Randomized Parallel Complexity of Weakly Convex Optimization

新研究阐明了弱凸优化中并行查询的优势

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-06 05:00

本文研究了为非光滑、弱凸函数寻找近似驻点所需的最小查询轮数。研究表明，在高维情况下，即使使用并行查询，标准次梯度率对于随机算法也是最优的。然而，通过利用实线的顺序结构，一种仅使用函数值的确定性算法可以实现对数轮复杂度，并且通过并行化可以进一步改进。这些发现突显了维度对弱凸优化中并行查询优势的影响。 AI

影响阐明了优化算法的理论极限和潜在加速，这些算法是许多AI系统的基础。

排序理由这是一篇发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了优化方面的理论发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Kang Liu · 2026-11-06 05:00

弱凸优化的随机并行复杂度

arXiv:2611.07675v1 Announce Type: cross Abstract: We study the minimum number of query rounds needed to find approximate stationary points of nonsmooth weakly convex functions, measured by the gradient of the Moreau envelope. Each round permits multiple simultaneous queries. In t…

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弱凸优化的随机并行复杂度

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