BriefGPT - AI 论文速递
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交替更新在极小极大优化中的基本收益
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内容提要
梯度下降上升（GDA）算法用于解决极小极大优化问题，采用同时（Sim-GDA）或交替（Alt-GDA）的下降和上升步骤。我们对 Alt-GDA 和 Sim-GDA 进行了细致的收敛性分析，发现 Alt-GDA 的迭代复杂度上界严格小于 Sim-GDA 的下界，即 Alt-GDA 可证明更快速。此外，我们提出了交替外推 GDA（Alex-GDA），这是一个通用的算法框架，包含了...
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