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cubic regularization
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立方正则化子空间牛顿法用于非凸优化
该论文研究了优化非凸连续函数的问题，提出了一种名为 SSCN 的随机坐标二阶方法，通过在随机子空间应用立方正则化来降低使用二阶信息的计算复杂性，在高维场景中表现出了良好的适用性，并且通过提出自适应采样方案，实现了比传统一阶方法更快的速度。
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10 days ago
强化学习中的三次正则化策略牛顿算法
论文探讨了基于强化学习的控制问题，提出了两种策略牛顿算法，并证明了算法的渐进收敛性和样本复杂度。
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a year ago
牛顿法三次正则化在最小化一致凸函数中的应用
本文研究了立方正则化牛顿法在解决具有一致凸性目标的复合最小化问题时的迭代复杂度。在引入某种程度的二阶条件数的概念后，我们证明了在非退化情况下具有自适应正则化参数估计的方法具有线性收敛率。我们的算法自动实现了具有 H"older 连续的目标平
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5 years ago
非凸优化的子采样三次正则化
本文提出一种基于子采样的方法，以降低 cubic regularization 方法的高计算复杂度，并利用浓度不等式提出相应的采样方案，从而在保证 cubic regularization 方法的全局和局部收敛性的同时，给出其全局收敛保证的
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7 years ago
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