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On the convergence of stochastic forward-backward-forward algorithms with variance reduction in pseudo-monotone variational inequalities
Staudigl, Mathias
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Boţ, Radu Ioan
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Vuong, Phan Tu
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Mertikopoulos, Panayotis
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URL:
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https://sgo-workshop.github.io/papers/11/sgo.pdf
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Weitere URL:
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https://www.researchgate.net/publication/331036968...
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Dokumenttyp:
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Präsentation auf Konferenz
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Erscheinungsjahr:
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2018
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Veranstaltungstitel:
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NeurIPS 2018, Smooth Games Optimization and Machine Learning Workshop
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Veranstaltungsort:
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Montréal, Canada
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Veranstaltungsdatum:
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07.12.2018
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Verwandte URLs:
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Mathematical Optimization (Staudigl 2023-)
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Fachgebiet:
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510 Mathematik
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Abstract:
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We develop a new stochastic algorithm with variance reduction for solving pseudomonotone stochastic variational inequalities. Our method builds on Tseng’s forward-backward-forward algorithm, which is known in the deterministic literature to be a valuable alternative to Korpelevich’s extragradient method when solving variational inequalities over a convex and closed set governed with pseudomonotone and Lipschitz continuous operators. The main computational advantage of Tseng’s algorithm is that it relies only on a single projection step, and two independent queries of a stochastic oracle. Our algorithm incorporates a variance reduction mechanism, and leads to a.s. convergence to solutions of a merely pseudo-monotone stochastic variational inequality problem. To the best of our knowledge, this is the first stochastic algorithm achieving this by using only a single projection at each iteration.
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Zusätzliche Informationen:
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co-located with Conference on Neural Information Processing Systems
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 | Dieser Datensatz wurde nicht während einer Tätigkeit an der Universität Mannheim veröffentlicht, dies ist eine Externe Publikation. |
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