SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:DiVA.org:kth-278765"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:kth-278765" > Data-driven nonsmoo...

Data-driven nonsmooth optimization

Banert, Sebastian (författare)
KTH,Matematik (Avd.)
Ringh, Axel (författare)
KTH,Optimeringslära och systemteori
Adler, Jonas (författare)
KTH,Matematik (Avd.),Elekta, Box 7593, S-10393 Stockholm, Sweden.
visa fler...
Karlsson, Johan (författare)
KTH,Optimeringslära och systemteori
Öktem, Ozan, 1969- (författare)
KTH,Matematik (Avd.)
visa färre...
KTH Matematik (Avd(creator_code:org_t)
Society for Industrial & Applied Mathematics (SIAM), 2020
2020
Engelska.
Ingår i: SIAM Journal on Optimization. - : Society for Industrial & Applied Mathematics (SIAM). - 1052-6234 .- 1095-7189. ; 30:1, s. 102-131
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • In this work, we consider methods for solving large-scale optimization problems with a possibly nonsmooth objective function. The key idea is to first parametrize a class of optimization methods using a generic iterative scheme involving only linear operations and applications of proximal operators. This scheme contains some modern primal-dual first-order algorithms like the Douglas-Rachford and hybrid gradient methods as special cases. Moreover, we show weak convergence of the iterates to an optimal point for a new method which also belongs to this class. Next, we interpret the generic scheme as a neural network and use unsupervised training to learn the best set of parameters for a specific class of objective functions while imposing a fixed number of iterations. In contrast to other approaches of "learning to optimize," we present an approach which learns parameters only in the set of convergent schemes. Finally, we illustrate the approach on optimization problems arising in tomographic reconstruction and image deconvolution, and train optimization algorithms for optimal performance given a fixed number of iterations.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Matematik -- Beräkningsmatematik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Mathematics -- Computational Mathematics (hsv//eng)

Nyckelord

convex optimization
proximal algorithms
monotone operators
machine learning
inverse problems
computerized tomography

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy