PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Polynomial convergence of iterations of certain random operators in Hilbert space

Identyfikatory
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
We study the convergence of a random iterative sequence of a family of operators on infinitedimensional Hilbert spaces, inspired by the stochastic gradient descent (SGD) algorithm in the case of the noiseless regression. We identify conditions that are strictly broader than previously known for polynomial convergence rate in various norms, and characterize the roles the randomness plays in determining the best multiplicative constants. Additionally, we prove almost sure convergence of the sequence.
Wydawca
Rocznik
Strony
239--249
Opis fizyczny
Bibliogr. 5 poz.
Twórcy
  • IBM Research, Yorktown Heights, NY, USA
autor
  • IBM Research, Yorktown Heights, NY, USA
  • IBM Research, Yorktown Heights, NY, USA
Bibliografia
  • [1] R. Berthier, F. R. Bach and P. Gaillard, Tight nonparametric convergence rates for stochastic gradient descent under the noiseless linear model, in: Proceedings of the 34th International Conference on Neural Information Processing Systems—NIPS’20, NeurIPS, Vancouver (2020), 2576-2586.
  • [2] P. Hall, C. Heyde, Z. Birnbaum and E. Lukacs, Martingale Limit Theory and its Application, Communication and Behavior, Elsevier Science, London, 2014.
  • [3] M. Ledoux and M. Talagrand, Probability in Banach Spaces: Isoperimetry and Processes, Mod. Surveys Math. Ser., Springer, New York, 1991.
  • [4] M. Reed and B. Simon, Functional Analysis, Methods of Modern Mathematical Physics, Elsevier Science, London, 1981.
  • [5] S. Sheffield, Gaussian free fields for mathematicians, Probab. Theory Related Fields 139 (2007), no. 3, 521-541.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-e16f03ef-e466-4380-8178-6f99496b59d7
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.