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Some recent progress on second-order type optimization methods

发布时间:2018-03-26 08:54    浏览次数:    来源:雷渊

报告人:文再文(北京大学北京国际数学研究中心研究员)
时间:2018年3月30日晚上8:20-21:00
地点:数学院207报告厅
摘要:Approaches to bridge the gap between first-order and second-order type methods are practically important. In this talk, we will review semi-smooth second-order type methods for composite convex programs and its application to solve large-scale semi-definite program problems, sub-sampled semismooth Newton method for nonsmooth composite minimization problems from large-scale machine learning, as well as an adaptive regularized Newton method for Riemannian Optimization.

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