anderson acceleration | BriefGPT

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保障自适应方法：巴基莱 - 波尔温法和其他步长选择的全局收敛
通过对于凸最小化问题的自适应方法的最新进展的利用，本文提供了一种无需线搜索的近端梯度下降框架，用于全局化收敛于流行的步长选择，如 Barzilai-Borwein 和一维 Anderson 加速。该框架可以处理梯度可微函数只具有局部 Hol
PDF3 months ago
迭代加权 ℓ₁ 算法的 Anderson 加速
提出了一种基于 Anderson 加速的 IRL1 算法，并建立了其局部线性收敛速度，扩展了该收敛结果到非光滑情况。为了确保全局收敛性，引入了经典的非单调线搜索条件，实验结果表明该算法优于现有的基于 Nesterov 加速的算法。
PDF4 months ago
AA-DLADMM：一种基于加速 ADMM 的深度神经网络训练框架
提出了一种名为 AA-DLADMM 的算法，它使用了 Anderson 加速以改进 ADMM 优化算法的收敛速度，通过在四个基准数据集上进行广泛实验证明了该算法的有效性和效率。
PDF6 months ago
使用具有 Anderson 加速的学习半二次拆分网络增强电阻抗层析重建
本研究提出了一种基于物理学知识的深度学习算法，将 Anderson 加速方法应用于 Half-Quadratic Splitting 网络中，以提高电阻抗成像的精度和稳定性。实验表明，这种算法在重建图像的同时，能够避免伪影和噪点的产生，具有
PDFa year ago
生物信息学机器学习中的 Anderson 加速
本文探讨了在经典机器学习分类器中使用 Anderson 加速方法的有效性与实用性，实现了一种支持向量机分类器的变体，证明了使用 Anderson 加速可以显著提高收敛速度和降低训练损失，为今后在这一领域的应用提供了有力支持。
PDFa year ago
快速且强健的迭代最近点算法
本文提出了一种快速并具有鲁棒性的 Iterative Closest Point 方法，通过将点对点 ICP 视为主性 - 最小化算法，并采用 Anderson 加速方法加速其收敛速度并引入基于 Welsch 函数的鲁棒误差度量。在具有噪声
PDF4 years ago
全局收敛 Type-I Anderson 加速用于非光滑的不动点迭代
本文介绍了第一型 Anderson 加速在求解非光滑的固定点问题中的应用。通过交替使用保护步骤，采用 Powell 类型的正则化和重新启动检查强线性独立性更新，提出了第一个全局收敛的 Anderson 加速变体，假设固定点迭代是非扩张的。通
PDF6 years ago
AA-ICP: Anderson 加速的迭代最近点算法
本文提出了一种利用 Anderson 加速方法加速 Iterative Closest Point 算法的新方法，无需对现有代码进行实质性改动，使其更具实时性。利用 Point Cloud Library 实现本方法，并全面支持在真实数据上
PDF7 years ago