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针对非线性半定规划的一类非光滑牛顿型方法(英文) 被引量：1
1
作者 李成进 孙文瑜 《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第2期1-7,共7页
通过4-阶张量分析讨论了一类针对非线性半定规划的非光滑牛顿法.并给出了这种非光滑牛顿法的局部二次收敛性.
关键词 非线性半定规划 非光滑牛顿型方法 k-张量 收敛性
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无约束优化问题的非单调Perry-Shanno方法 被引量：1
2
作者 林海婵 《海南大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第4期318-326,共9页
提出了一个处理无约束优化问题的PS无记忆拟牛顿型方法.在一定的假设条件下,分析了算法全局收敛性,数值试验结果表明该算法是有效的.
关键词 无记忆拟牛顿型方法 非单调线搜索 全局收敛性
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求解广义绝对值方程的两步迭代法
3
作者 李星 赵建兴 《西北民族大学学报（自然科学版）》 2024年第2期5-10,53,共7页
对于广义绝对值方程的求解问题,文章首先提出一种新的牛顿型两步迭代方法 .该方法推广了求解标准绝对值方程的一个已有两步迭代法.然后讨论新方法的收敛性,并给出一些收敛性条件.最后,通过数值算例表明本文所给方法是可行的和有效的.
关键词 广义绝对值方程 两步迭代法 收敛性分析 牛顿型方法
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面向异构网络的联邦优化算法
4
作者 曹桢淼 邵亮 赵文博 《工业控制计算机》 2023年第9期10-12,共3页
联邦学习网络中,全局模型的聚合训练常因边缘设备端的统计异构性而存在收敛问题。针对高度异构环境的适应性问题,提出一种面向异构网络的联邦优化算法q-FedDANE。首先,通过在经典联合近似牛顿型方法中引入衰减参数q,调整衰减梯度校正项... 联邦学习网络中,全局模型的聚合训练常因边缘设备端的统计异构性而存在收敛问题。针对高度异构环境的适应性问题,提出一种面向异构网络的联邦优化算法q-FedDANE。首先,通过在经典联合近似牛顿型方法中引入衰减参数q,调整衰减梯度校正项和近端项的负面影响,有效提高模型对环境异构性的感知能力,并将每轮算法迭代的设备通信轮次降低至一次,显著减少通信成本和训练开销;其次,模型将随机优化器Adam引入服务器端聚合训练,通过自适应的动态学习率来利用全局信息进行目标优化,加快了模型的收敛速度。实验表明,q-FedDANE算法可以更好地适应环境异构和低设备参与的场景,在高度异构的FEMNIST数据集上,该算法最终获得的测试精度约高出FedDANE的58%。 展开更多
关键词 联邦学习 联合牛顿型方法 自适应优化器 数据异构
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