Publication

Generalization of Quasi-Newton Methods: Application to Robust Symmetric Multisecant Updates

Nicolas Boumal
2021
Conference Papers

Résumé

Quasi-Newton (qN) techniques approximate the Newton step by estimating the Hessian using the so-called secant equations. Some of these methods compute the Hessian using several secant equations but produce non-symmetric updates. Other quasi-Newton schemes, such as BFGS, enforce symmetry but cannot satisfy more than one secant equation. We propose a new type of quasi-Newton symmetric update using several secant equations in a least-squares sense. Our approach generalizes and unifies the design of quasi-Newton updates and satisfies provable robustness guarantees.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/766b5603-489f-44bf-9a48-ca9eb33aa604

À propos de ce résultat

Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Graph Chat

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

Generalization of Quasi-Newton Methods: Application to Robust Symmetric Multisecant Updates

Chattez avec Graph Search

Robust Distributed Learning: Tight Error Bounds and Breakdown Point under Data Heterogeneity

Linear Recursive State Estimation of Hybrid and Unbalanced AC/DC Micro-Grids using Synchronized Measurements

Safe Zeroth-Order Convex Optimization Using Quadratic Local Approximations