Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic Optimization

次梯度方法 后悔 计算机科学 正规化(语言学) 数学优化 经验风险最小化 人工智能 事后诸葛亮 随机优化 机器学习 算法 数学 心理学 认知心理学
作者
John C. Duchi,Elad Hazan,Yoram Singer
出处
期刊:Journal of Machine Learning Research [Crossref Test]
卷期号:12 (61): 2121-2159 被引量:2974
摘要

We present a new family of subgradient methods that dynamically incorporate knowledge of the geometry of the data observed in earlier iterations to perform more informative gradient-based learning. Metaphorically, the adaptation allows us to find needles in haystacks in the form of very predictive but rarely seen features. Our paradigm stems from recent advances in stochastic optimization and online learning which employ proximal functions to control the gradient steps of the algorithm. We describe and analyze an apparatus for adaptively modifying the proximal function, which significantly simplifies setting a learning rate and results in regret guarantees that are provably as good as the best proximal function that can be chosen in hindsight. We give several efficient algorithms for empirical risk minimization problems with common and important regularization functions and domain constraints. We experimentally study our theoretical analysis and show that adaptive subgradient methods outperform state-of-the-art, yet non-adaptive, subgradient algorithms.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
MayorWang完成签到,获得积分10
1秒前
微凉之夏发布了新的文献求助10
2秒前
nkdailingyun完成签到,获得积分10
3秒前
旅行的小七仔完成签到,获得积分10
4秒前
脑洞疼应助zhx采纳,获得10
4秒前
郝郝完成签到,获得积分10
4秒前
苹果小蜜蜂完成签到,获得积分10
5秒前
yuayua完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
快来拾糖完成签到 ,获得积分10
8秒前
9秒前
动次打次应助小李采纳,获得20
9秒前
英姑应助mokusui采纳,获得10
10秒前
王嘎嘎完成签到 ,获得积分10
11秒前
Ava应助建安采纳,获得10
11秒前
tfdswmnvt发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
12秒前
13秒前
冷艳的幻丝完成签到,获得积分10
13秒前
yanyan完成签到,获得积分10
14秒前
14秒前
CR1435W发布了新的文献求助30
15秒前
15秒前
隐形曼青应助耍酷的怀莲采纳,获得10
16秒前
森sen完成签到 ,获得积分10
17秒前
youye发布了新的文献求助10
17秒前
怡然怜烟完成签到,获得积分10
17秒前
皮皮完成签到 ,获得积分10
18秒前
jam发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
卡农完成签到,获得积分10
18秒前
一颗橙子发布了新的文献求助10
19秒前
星辰大海应助Only采纳,获得10
20秒前
qiang完成签到,获得积分10
20秒前
20秒前
研友_VZG7GZ应助ee采纳,获得30
20秒前
21秒前
22秒前
追寻的不正完成签到,获得积分20
22秒前
高分求助中
Sustainability in Tides Chemistry 1500
TM 5-855-1(Fundamentals of protective design for conventional weapons) 1000
Threaded Harmony: A Sustainable Approach to Fashion 799
Livre et militantisme : La Cité éditeur 1958-1967 500
Retention of title in secured transactions law from a creditor's perspective: A comparative analysis of selected (non-)functional approaches 500
"Sixth plenary session of the Eighth Central Committee of the Communist Party of China" 400
Introduction to Modern Controls, with illustrations in MATLAB and Python 310
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3056962
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2713520
关于积分的说明 7436149
捐赠科研通 2358605
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1249479
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 607139
版权声明 596283