title: Polynomial lookahead. Reformulation of convex optimization problems in terms of hessian
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Гасников Александр Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Gasnikov Aleksandr Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Беляков Артем Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Belakov Artem Alekseevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Авдюшенко Александр Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Avdusenko Aleksandr Urevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:49:59Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:49:59Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 068908
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/40178
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Для произвольного градиентного метода мы сталкиваемся с компромиссом
  между скоростью сходимости и предельным уровнем шума вокруг решения. В
  данной статье мы вводим новый стохастический градиентный метод, который
  справляется с данной задачей лучше. В частности, мы покажем, что для квад-
  ратичной задачи с заданным фиксированным желаемым шумом наш алгоритм
  сходится быстрее, чем известные стохастические методы. Более того, мы выво-
  дим сходимость нового метода для общего класса задач выпуклой оптимизации.
  Теоретические результаты подкрепляются экспериментами.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: For any stochastic gradient method one have to come to a tradeoff between rate
  of convergence and limit noise level near the solution. In this paper we present a
  new stochastic gradient type method, which solves this problem more efficiently.
  In particular, we show that for quadratic problems with a fixed desired noise level,
  this algorithm converges faster than known stochastic methods. Moreover, we give
  the convergence of the new technique for a general class of convex problems. The
  practical results confirm the theoretical analysis.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Выпуклая оптимизация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: СГД
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ПДМ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Лукэхед
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Convex optimization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: SGD
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: PDM
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Lookahead
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Polynomial lookahead. Reformulation of convex optimization problems in terms of hessian
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Полиномиальный лукэхед. Переформулировка задач выпуклой оптимизации в терминах гессиана
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Thesis.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40178/2/Thesis.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 472,82 kB
resources.filename: reviewSV_belyakov_artem_signed.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40178/3/reviewSV_belyakov_artem_signed.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 73,46 kB
resources.filename: reviewSV_st068908_Belakov_Artem_Alekseevic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40178/4/reviewSV_st068908_Belakov_Artem_Alekseevic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 5,12 kB