Abstrakt. Quadratic-stödfunktioner [Aravkin, Burke och Pillonetto; J. Mach. Lär. -Res. -Vad är det? 14.1, 2013] utgör en parametrisk familj av konvexa funktioner som innehåller en rad användbara legaliseringstermer som finns i applikationer för konvex optimering. Vi visar hur en inre metod kan användas för att effektivt beräkna den proximala operatören av en quadratic-support funktion under olika mått. När metriska och funktionen har rätt struktur kan den proximala kartan beräknas med kostnad nästan linjär i indatastorleken. Vi beskriver hur man använder denna metod för att implementera kvasi-Newton metoder för en rik klass av nonsmooth problem som uppstår, till exempel i gles optimering, bild denoiserande, och sparsam logistisk regression.
I REF används interna punktmetoder för att effektivt lösa den proximala kartläggningen av så kallade kvadratiska stödfunktioner.
Efficient evaluation of scaled proximal operators
{'venue': 'Electronic Transactions on Numerical Analysis, 46:1-22, 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}