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Publications associées (4)

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Approximate Steepest Coordinate Descent

Martin Jaggi, Sebastian Urban Stich, Anant Raj

We propose a new selection rule for the coordinate selection in coordinate descent methods for huge-scale optimization. The efficiency of this novel scheme is provably better than the efficiency of uniformly random selection, and can reach the efficiency o ...

PMLR2017

Safe Adaptive Importance Sampling

Martin Jaggi, Sebastian Urban Stich, Anant Raj

Importance sampling has become an indispensable strategy to speed up optimization algorithms for large-scale applications. Improved adaptive variants - using importance values defined by the complete gradient information which changes during optimization - ...

2017

On Matching Pursuit and Coordinate Descent

Martin Jaggi, Sebastian Urban Stich, Sai Praneeth Reddy Karimireddy, Anant Raj

Two popular examples of first-order optimization methods over linear spaces are coordinate descent and matching pursuit algorithms, with their randomized variants. While the former targets the optimization by moving along coordinates, the latter considers ...

2018