Abstrakt. Vi beskriver en asynkron parallell stokastisk proximal koordinatnedstigningsalgoritm för att minimera en sammansatt objektiv funktion, som består av en jämn konvex funktion plus en separerbar konvex funktion. I motsats till tidigare analyser, vår modell av asynkron beräkning står för det faktum att komponenter i den okända vektorn kan skrivas av vissa kärnor samtidigt med läsas av andra. Trots de komplikationer som denna möjlighet medför, uppnår metoden en linjär konvergenshastighet på funktioner som uppfyller en optimal stark konvexitet egenskap 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 1/4 ). Vi beskriver resultat från implementering på tio kärnor av en multicore processor.
Senare föreslog Liu och Wright REF en async-parallell stokastisk proximal koordinatnedstigningsalgoritm för att minimera konvexa sammansatta objektiva funktioner.
Asynchronous Stochastic Coordinate Descent: Parallelism and Convergence Properties
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Optimization and Control', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}