A Coordinate Gradient Descent Method for Structured Nonsmooth Optimization

Idioma: inglés

Editorial: VDM Verlag Dr. Müller E.K. Nov 2012, 2012

3836478609 / 9783836478601

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Nonsmooth optimization problems are generally considered to be more difficult than smooth problems. Yet, there is an important class of nonsmooth problems that lie in between. In this book, we consider the problem of minimizing the sum of a smooth function and a (block separable) convex function with or without linear constraints. This problem includes as special cases bound-constrained optimization, smooth optimization with L_1-regularization, and linearly constrained smooth optimization such as a large-scale quadratic programming problem arising in the training of support vector machines. We propose a block coordinate gradient descent method for solving this class of structured nonsmooth problems. The method is simple, highly parallelizable, and suited for large-scale applications in signal/image denoising, regression, and data mining/classification. We establish global convergence and, under a local Lipschitzian error bound assumption, local linear rate of convergence for this method. Our numerical experiences suggest that our method is effective in practice. This book is helpful to the people who are interested in solving large-scale optimization problems. 112 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9783836478601

Título
A Coordinate Gradient Descent Method for Structured Nonsmooth Optimization
Autor
Sangwoon Yun
Editorial
VDM Verlag Dr. Müller E.K. Nov 2012
Año de publicación
2012
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3836478609
ISBN 13
9783836478601
Peso del artículo
185 gramos
Dimensiones
220x150x8 mm

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