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具有重尾噪声的复合和分布式随机最小化和变分不等式的高概率收敛
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种基于梯度剪裁的随机一阶优化方法，适用于噪声假设温和的情况。作者提出了新的用于复合和分布式优化的随机方法，并证明了这些方法的紧密高概率收敛结果。同时，作者还开发了新的方法，针对复合和分布式变分不等式，并分析了这些方法的高概率收敛性。
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关键要点
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提出了一种基于梯度剪裁的随机一阶优化方法，适用于噪声假设温和的情况。
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开发了新的用于复合和分布式优化的随机方法。
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证明了这些方法的紧密高概率收敛结果，包括几乎最优的结果。
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针对复合和分布式变分不等式开发了新的方法。
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分析了这些新方法的高概率收敛性。
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