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Tight Convergence Rate Analysis of First-Order Optimization Algorithms

日期:2021-11-01  作者:  点击:[]

报告题目:Tight Convergence Rate Analysis of First-Order Optimization Algorithms

主 讲 人:杨俊锋

单 位:南京大学

时 间:11月4日16:30

地 点:学院一楼报告厅

腾 讯 ID:822 563 743

密 码:123456


摘 要:

In this talk, we first introduce some recently developed interpolation conditions for smooth convex functions and monotone operators. We then explain how these interpolation conditions can be used to estimate the tight convergence rate of many first-order optimization algorithms. Some of the recent results obtained within this framework will be reviewed. Finally, we use this framework to analyze the classical proximal point algorithm, which is a fundamental algorithm for solving the maximal monotone operator inclusion problem.


简 介:

杨俊锋,南京大学数学系教授,博导,先后师从中国科学院袁亚湘院士、南京大学何炳生教授、莱斯大学张寅教授。2009年7月起在南京大学数学系工作,主要从事最优化计算方法及其应用研究,开发图像去模糊软件包FTVd,压缩感知一模解码软件包YALL1,核磁共振图像复原软件包RecPF等。2012年入选教育部新世纪优秀人才支持计划,2016年获中国运筹学会青年科技奖。主持国家自然科学基金青年基金、面上项目、优秀青年基金等。

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