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Single-Timescale Multi-Sequence Stochastic Approximation Without Fixed Point Smoothness: Theories and Applications
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了无固定点光滑性的单时间尺度多序列随机逼近（MSSA），提出了新的理论分析。结果表明，当操作符强单调时，收敛速度为$ ilde{ ext{O}}(K^{-1})$；若主操作符非单调，则为$ ext{O}(K^{- rac{1}{2}})$。该发现为双层优化和分布式学习提供了简化算法及性能保证。
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关键要点
- 本研究解决了多序列随机逼近（MSSA）在理论理解上的局限性。
- 提出了无固定点光滑性假设的单时间尺度分析。
- 当所有操作符均为强单调时，MSSA的收敛速度为$\tilde{\mathcal{O}}(K^{-1})$。
- 在主操作符为非单调时，收敛速度为$\mathcal{O}(K^{-\frac{1}{2}})$。
- 这一发现为双层优化和通信高效的分布式学习提供了简化算法及性能保证。
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