BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-12-19T00:00:00Z

Stochastic First-Order Method with Multiple Momentum for Highly Smooth Unconstrained Optimization

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内容提要

本研究提出了一种具有多重外推动量的随机一阶方法（SFOM），用于高度平滑的无约束随机优化问题。该方法通过多次外推和动量步骤加速优化，实验和理论分析表明其样本复杂度优于现有最佳结果，具有实际应用潜力。

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标签

动量步骤 外推动量 无约束 样本复杂度 随机优化