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【学术报告】Frank-Wolfe type methods for a class of nonconvex inequality-constrained problems

发布日期:2024-04-02    点击:


4556银河国际学术报告

Frank-Wolfe type methods for a class of nonconvex inequality-constrained problems

曾燎原

(浙江工业大学)

报告时间:2024年4月9日 星期二 上午 9:00-10:00


报告地点:腾讯会议:577-364-151 会议密码:0409


报告摘要:经典的凸Frank-Wolfe (FW) 方法适用于约束集合是凸紧集的优化问题,由于该方法中使用的线性化子问题简单易求解,FW方法近期在优化和机器学习领域受到广泛关注。该报告将介绍一类非凸的 FW 类型方法,用于求解约束集合是一类特殊非凸紧集的优化问题。我们定义了一个新的广义线性化子问题 (LO),特别地,对压缩感知和机器学习中一些常见的优化问题,这些广义 LO 的显示解能够被有效计算。进一步,我们将介绍带Away step的非凸 FW 方法,以及非凸 FW类型方法的收敛性。最后,我们将通过矩阵补全问题在一些标准数据集上的数值测试展示非凸FW类型算法的有效性。


报告人简介:曾燎原,于2018年在中国科学院数学与系统科学研究院获理学博士,其后于香港理工大学应用数学系从事博士后工作至2022年9月。现就职于浙江工业大学理学院数学系,任特聘副研究员。曾博士的研究方向是大规模非凸优化问题的一阶算法,其研究成果曾发表在Mathematica Programming, SIAM Journal on Optimization等期刊。


邀请人:谢家新


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