Global convergence rate analysis of unconstrained optimization methods based on probabilistic models
We present global convergence rates for a line-search method which is based on random first-order models and directions whose quality is ensured only with certain probability. We show that in terms of the order of the accuracy, the evaluation complexity of such a method is the same as its counterpar...
প্রধান লেখক: | Cartis, C, Scheinberg, K |
---|---|
বিন্যাস: | Journal article |
প্রকাশিত: |
Springer Berlin Heidelberg
2017
|
অনুরূপ উপাদানগুলি
অনুরূপ উপাদানগুলি
-
Adaptive cubic regularisation methods for unconstrained optimization. Part I: motivation, convergence and numerical results.
অনুযায়ী: Cartis, C, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2011) -
Convergence rate analysis of a stochastic trust-region method via supermartingales
অনুযায়ী: Blanchet, J, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2019) -
Adaptive cubic overestimation methods for unconstrained optimization
অনুযায়ী: Cartis, C, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2007) -
Adaptive cubic overestimation methods for unconstrained optimization
অনুযায়ী: Cartis, C, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2007) -
Global convergence of conjugate gradient method in unconstrained optimization problems
অনুযায়ী: Huda Younus Najm, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2019-10-01)