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nesterov's dual averaging algorithm
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高维随机优化与稀疏统计恢复:一种最优算法
研究了基于 Nesterov 的对偶平均算法的随机优化算法,在预期损失是强凸的且最优解是(近似)稀疏的问题上进行优化,证明了在局部 Lipschitz 损失下,在 T 轮迭代后,我们的解决方案的误差最多为 O((slogp)/T),并确立了
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12 years ago
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