具有光滑适应性性质的非凸问题的惯性 Bregman 近端梯度算法
最优化与控制
2019-04-10 v1
摘要
本文研究两个非凸函数之和的最小化问题：其中一个可微并满足光滑适应性性质。光滑适应性性质，亦称相对光滑条件，弱于全局梯度 Lipschitz 连续性。我们分析 Bregman 近端梯度（BPG）算法的惯性版本并证明其驻点收敛性。此外，我们证明该惯性算法的次线性收敛性。而且，若目标函数满足 Kurdyka–Łojasiewicz（KL）性质，则可保证其全局收敛到目标函数的临界点。
引用
@article{arxiv.1904.04436,
title = {Inertial Bregman Proximal Gradient Algorithm For Nonconvex Problem with Smooth Adaptable Property},
author = {Xiaoya Zhang and Hui Zhang and Wei Peng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.04436},
year = {2019}
}
备注
12pages. It has been submitted to Optimization Letters on 06 Dec 2018