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Algorithms of Robust Stochastic Optimization Based on Mirror Descent Method

Nazin, A. V. ; Nemirovsky, A. S. ; Tsybakov, A. B. ; Juditsky, A. B.

Automation and remote control, 2019-09, Vol.80 (9), p.1607-1627 [Periódico revisado por pares]

Moscow: Pleiades Publishing

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Título:
Algorithms of Robust Stochastic Optimization Based on Mirror Descent Method
Autor: Nazin, A. V. ; Nemirovsky, A. S. ; Tsybakov, A. B. ; Juditsky, A. B.
Assuntos: Algorithms ; CAE) and Design ; Calculus of Variations and Optimal Control; Optimization ; Computer-Aided Engineering (CAD ; Control ; Iterative algorithms ; Mathematics ; Mathematics and Statistics ; Mechanical Engineering ; Mechatronics ; Optimization ; Optimization and Control ; Robotics ; Robustness ; Statistics ; Systems Theory ; Topical Issue
É parte de: Automation and remote control, 2019-09, Vol.80 (9), p.1607-1627
Descrição: We propose an approach to the construction of robust non-Euclidean iterative algorithms by convex composite stochastic optimization based on truncation of stochastic gradients. For such algorithms, we establish sub-Gaussian confidence bounds under weak assumptions about the tails of the noise distribution in convex and strongly convex settings. Robust estimates of the accuracy of general stochastic algorithms are also proposed.
Editor: Moscow: Pleiades Publishing
Idioma: Inglês

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