Som en generalisering av många klassiska problem inom kombinatorisk optimering har submoduloptimering funnit ett brett spektrum av tillämpningar inom maskininlärning (t.ex. inom funktionsteknik och aktivt lärande). För många storskaliga optimeringsproblem är vi ofta intresserade av anpassnings komplexiteten hos en algoritm, som kvantifierar antalet sekventiella rundor där polynomiskt många oberoende funktionsutvärderingar kan utföras parallellt. Även om låg anpassningsförmåga är idealisk, är det inte tillräckligt för en distribuerad algoritm att vara effektiv, eftersom i många praktiska tillämpningar av submodulär optimering antalet funktionsutvärderingar blir oöverkomligt dyrt. Motiverade av sådana tillämpningar studerar vi adaptivitet och frågekomplexitet av icke-monoton submodulär optimering. Vi tillhandahåller den första konstant approximation algoritm för att maximera en icke-monoton submodulär funktion med kardinality restrict k som har nästan optimal 1 adaptivity komplexitet O(log(n)). Dessutom gör vår algoritm endast O(log(k)) samtal per element till funktionen utvärdering oracle i förväntan.
REF förbättrade problemets adaptiva komplexitet till O(log(n)).
Non-monotone Submodular Maximization with Nearly Optimal Adaptivity Complexity
{'venue': 'Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning (ICML 2019)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}