Machine Learning,Optimization and Control,یادگیری ماشین , بهینه سازی و کنترل ,
توضیحات
Submitted 21 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: A preliminary version [arXiv:1906.00331] of this paper, with a subset of the results that are presented here, was presented at ICML 2020; 44 Pages, 10 Figures
توضیحات به فارسی
ارائه شده 21 اوت 2024 ؛در ابتدا در اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: نسخه اولیه [ARXIV: 1906.00331] از این مقاله ، با زیر مجموعه ای از نتایج ارائه شده در اینجا ، در ICML 2020 ارائه شد.44 صفحه ، 10 شکل
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
We provide a unified analysis of two-timescale gradient descent ascent (TTGDA) for solving structured nonconvex minimax optimization problems in the form of $\min_\textbf{x} \max_{\textbf{y} \in Y} f(\textbf{x}, \textbf{y})$, where the objective function $f(\textbf{x}, \textbf{y})$ is nonconvex in $\textbf{x}$ and concave in $\textbf{y}$, and the constraint set $Y \subseteq \mathbb{R}^n$ is convex and bounded. In the convex-concave setting, the single-timescale GDA achieves strong convergence guarantees and has been used for solving application problems arising from operations research and computer science. However, it can fail to converge in more general settings. Our contribution in this paper is to design the simple deterministic and stochastic TTGDA algorithms that efficiently find one stationary point of the function $Φ(\cdot) := \max_{\textbf{y} \in Y} f(\cdot, \textbf{y})$. Specifically, we prove the theoretical bounds on the complexity of solving both smooth and nonsmooth nonconvex-concave minimax optimization problems. To our knowledge, this is the first systematic analysis of TTGDA for nonconvex minimax optimization, shedding light on its superior performance in training generative adversarial networks (GANs) and in solving other real-world application problems.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
ما یک تجزیه و تحلیل یکپارچه از صعود شیب دو زمانه (TTGDA) برای حل مشکلات بهینه سازی ساختار یافته Nonconvex در قالب $ \ min_ \ textbf {x} \ max _ {\ textbf {y} \ in y} f (\ textBff f (\ textBff) ارائه می دهیم.{x} ، \ textbf {y}) $ ، جایی که تابع هدف $ f (\ textbf {x} ، \ textbf {y}) $ nonconvex در $ \ textBf {x} $ و مقارران $ \ textBf {y است.} $ ، و مجموعه محدودیت $ y \ subseteq \ mathbb {r}^n $ محدب و محدود است.در تنظیم محدب-کنکور ، GDA تک زمان به ضمانت های همگرایی قوی دست می یابد و برای حل مشکلات کاربردی ناشی از تحقیقات عملیات و علوم رایانه استفاده شده است.با این حال ، می تواند در تنظیمات عمومی تر همگرا شود.سهم ما در این مقاله طراحی الگوریتم های ساده قطعی و تصادفی TTGDA است که به طور مؤثر یک نقطه ثابت از عملکرد $ φ (\ cdot) را پیدا می کنند: = \ max _ {\ textBf {y} \ in y} f (\ cdot ، \TextBf {y}) $.به طور خاص ، ما مرزهای نظری را در پیچیدگی حل مشکلات بهینه سازی حداقل بهینه سازی و غیر کنفرانس غیر کنفرانس-کنفرانس-کنفرانس ثابت می کنیم.به دانش ما ، این اولین تجزیه و تحلیل سیستماتیک TTGDA برای بهینه سازی Minonconvex Minimax است ، و بر عملکرد برتر آن در آموزش شبکه های طرفداری مولد (GANS) و در حل سایر مشکلات کاربردی در دنیای واقعی می گذارد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
