Vi beskriver en asynkron parallell stokastisk koordinatnedstigningsalgoritm för att minimera smidiga okonstruerade eller separat begränsade funktioner. Metoden uppnår en linjär konvergenshastighet på funktioner som uppfyller en väsentlig stark konvexitetsegenskaper och en sublinjär hastighet (1/K) på allmänna konvexa funktioner. Nära-linjär upphastighet på ett flerkärnigt system kan förväntas om antalet processorer är O(n 1/2 ) i okonstruerad optimering och O(n 1/4 ) i det separerade-konstruerade fallet, där n är antalet variabler. Vi beskriver resultat från implementering på 40-kärniga processorer.
Nyligen, Liu et al. REF utvecklade en async-parallell stokastisk koordinatnedstigningsalgoritm för att minimera konvexa smidiga funktioner.
An Asynchronous Parallel Stochastic Coordinate Descent Algorithm
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Optimization and Control', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}