Year: 2020
Type: dissertation
Abstract: Accélération de méthodes de gradient conditionnel Les algorithmes de Frank-Wolfe sont des méthodes d’optimisation de problèmes sous contraintes. Elles décomposent un problème non-linéaire en une série de problèmes linéaires. Cela en fait des méthodes de choix pour l’optimisation en grande dimension et notamment explique leur utilisation dans de nombreux domaines appliqués. Ici nous proposons de nouveaux algorithmes de Frank-Wolfe qui convergent plus rapidement vers la solution du problème d’optimisation sous certaines hypothèses structurelles assez génériques. Nous montrons en particulier, que contrairement à d’autres types d’algorithmes, cette famille s’adapte à ces hypothèses sans avoir à spécifier les paramètres qui les contrôlent.
Source: theses.fr (ABES)
Author: Thomas Kerdreux
Institution: Université Paris Sciences et Lettres
Language: French
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7149359687