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本文综述连续子模函数最大化的研究进展:随机投影梯度法在凸约束下具有强逼近保证;boosting算法用于离线与在线DR-子模最大化;POBGA将通信复杂度从O(T)降至O(√T);随机条件梯度法在高维场景下更稳定;元Frank-Wolfe及在线Frank-Wolfe变体取得O(√T)遗憾界与(1-1/e)近似;弱DR属性统一刻画子模性并提供高效算法。

连续 DR - 次模函数最大化的梯度上升增强

BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-01-16T00:00:00Z
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