Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "subgradient method" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Numerical behavior of the method of projection onto an acute cone with level control in convex minimization
Autorzy:
Dylewski, Robert
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/729267.pdf
Data publikacji:
2000
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Tematy:
convex nondifferentiable minimization
projection method
subgradient method
acute cone
obtuse cone
Opis:
We present the numerical behavior of a projection method for convex minimization problems which was studied by Cegielski [1]. The method is a modification of the Polyak subgradient projection method [6] and of variable target value subgradient method of Kim, Ahn and Cho [2]. In each iteration of the method an obtuse cone is constructed. The obtuse cone is generated by a linearly independent system of subgradients. The next approximation of a solution is the projection onto a translated acute cone which is dual to the constructed obtuse cone. The target value which estimates the minimal objective value is updated in each iteration. The numerical tests for some tests problems are presented in which the method of Cegielski [1] is compared with the method of Kim, Ahn and Cho [2].
Źródło:
Discussiones Mathematicae, Differential Inclusions, Control and Optimization; 2000, 20, 2; 147-158
1509-9407
Pojawia się w:
Discussiones Mathematicae, Differential Inclusions, Control and Optimization
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A primal sub-gradient method for structured classification with the averaged sum loss
Autorzy:
Mančev, D.
Todorović, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/331050.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
structured classification
support vector machine (SVM)
subgradient method
sequence labeling
klasyfikacja strukturalna
maszyna wektorów nośnych
rozpoznawanie wzorca
Opis:
We present a primal sub-gradient method for structured SVM optimization defined with the averaged sum of hinge losses inside each example. Compared with the mini-batch version of the Pegasos algorithm for the structured case, which deals with a single structure from each of multiple examples, our algorithm considers multiple structures from a single example in one update. This approach should increase the amount of information learned from the example. We show that the proposed version with the averaged sum loss has at least the same guarantees in terms of the prediction loss as the stochastic version. Experiments are conducted on two sequence labeling problems, shallow parsing and part-of-speech tagging, and also include a comparison with other popular sequential structured learning algorithms.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2014, 24, 4; 917-930
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies