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Alexander Ryabchenko
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新的 CV-ZOD 框架通过自适应方向性提示增强非凸优化
研究人员推出了一种名为控制变量零阶下降（CV-ZOD）的新框架，用于使用方向性提示优化非凸函数。该方法自适应地纳入这些提示（即真实梯度方向的近似值），以提高收敛速度。CV-ZOD 的收敛速度介于一阶和零阶方法之间，具体取决于提示的质量，并且已在科学优化任务中得到验证。
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新框架解决了带有延迟反馈的在线优化问题
研究人员开发了一个新的在线凸优化框架，解决了严格容量限制下延迟反馈的挑战。所提出的方法引入了一个半先知模型，并将问题新颖地归约为一个“延迟加权”的OCO问题。该方法为具有一阶和赌博机反馈的容量受限OCO建立了首个遗憾保证，表明对数容量足以接近标准速率。