24 - Accelerated Forward-Backward Optimization using Deep Learning/ClipID:35911 vorhergehender Clip

Schlüsselworte: functional minimization methods framework approximation control distance reconstruction energy deep search basic weights models measure layer activation problem example propagation
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Aufnahme Datum 2021-07-26
Video Multistream Player CC Clip iFrame Code

Kurs-Verknüpfung

AG Mathematics of Deep Learning

Zugang

Frei

Sprache

Englisch

Einrichtung

Lehrstuhl für Angewandte Mathematik (Modellierung und Numerik)

Produzent

Lehrstuhl für Angewandte Mathematik (Modellierung und Numerik)

Format

Vorlesung

Typ

universitäre Vorlesung

Jevgenija Rudzusika (KTH Stockholm) on Accelerated Forward-Backward Optimization using Deep Learning:

We propose several deep-learning accelerated optimization solvers with convergence guarantees. We use ideas from the analysis of accelerated forward-backward schemes like FISTA, but instead of the classical approach of proving convergence for a choice of parameters, such as a step-size, we show convergence whenever the update is chosen in a specific set. Rather than picking a point in this set using some predefined method, we train a deep neural network to pick the best update. Finally, we show that the method is applicable to several cases of smooth and non-smooth optimization and show superior results to established accelerated solvers.

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