本研究は、機械学習を用いて最適化アルゴリズムの収束を加速する新しい手法を提案している。
具体的には、プロキシマル分割アルゴリズムの基礎となるメトリックを学習することで、従来の理論的アプローチでは扱えなかった一般的な二次計画問題に対しても効果的な収束を実現する。
主な内容は以下の通り:
全体として、本研究は機械学習と最適化の融合により、従来の理論的アプローチを超える収束性能を実現する新しい手法を提案している。
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by Ethan King,J... في arxiv.org 04-02-2024
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