研究人员开发了新的可行方向方法,用于在不依赖导数的情况下优化不可微、非凸和受约束的问题。这些方法解决了可行方向锥在边界点可能不闭合的几何挑战,阻碍了搜索方向的构建。提出的框架引入了“eta-可行方向”,以确保即使存在非线性约束也能进行有限方向搜索,并提供了两种算法实现:一种使用“eta方向预言机”,另一种采用噪声增强的随机化方案。两种方法都旨在控制跨度系数和可行步长,在近端方向最小化度量中建立收敛率,并确保累积点是d-平稳的。 AI
影响 引入了适用于人工智能和机器学习中复杂优化问题的新颖数学技术。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新优化方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]
- alphaXiv
- arXiv
- CatalyzeX Code Finder for Papers
- cs.LG
- DagsHub
- Gotit.pub
- Hugging Face
- Influence Flower
- Randomized and Oracle-Based Feasible Directions Methods for Nonsmooth Nonconvex Constrained Optimization
- ScienceCast
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