We derive an a-priori parameter range for overrelaxation of the Sinkhorn algorithm, which guarantees global convergence and a strictly faster asymptotic local convergence. Guided by the spectral analysis of the linearized problem we pursue a zero cost procedure to choose a near optimal relaxation parameter.


翻译:我们得出了辛角算法过度宽松的优先参数范围,该算法保证了全球趋同和严格更快的无药可救本地趋同。 在线性问题的光谱分析的指导下,我们采用了零成本程序来选择近乎最佳的放松参数。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
129+阅读 · 2020年11月20日
迁移学习简明教程,11页ppt
专知会员服务
109+阅读 · 2020年8月4日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
113+阅读 · 2020年5月15日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
19篇ICML2019论文摘录选读!
专知
28+阅读 · 2019年4月28日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月18日
VIP会员
最新内容
《面向国防领域的大语言模型基准测试与适配》
专知会员服务
10+阅读 · 10月28日
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
13+阅读 · 10月24日
军事域更好使用人工智能的实用指南
专知会员服务
11+阅读 · 10月22日
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
15+阅读 · 10月20日
相关VIP内容
Top
微信扫码咨询专知VIP会员