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[한글 번역 중] An introduction to decentralized stochastic optimization with gradient tracking

[한글 번역 중] An introduction to decentralized stochastic optimization with gradient tracking

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분산 최소화에 대한 분산해법은 신호 처리, 제어 및 머신 러닝 애플리케이션에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 환경에서는 데이터가 임의로 연결된 노드 네트워크에 분포되어 있고 원시 데이터 공유는 통신이나 프라이버시 제약으로 인해 불가능한 경우가 많습니다. 본 논문에서는 분산 확률적 1차 최적화 방법을 검토하고, 최근의 개선 사항인 그래디언트 추적 및 변동 감소 기반의 개선사항에 대해 설명합니다. 특히 매끄럽고 강하게 볼록한 목적 함수에 초점을 맞추었습니다. 주요 기술적인 아이디어와 분산 머신 러닝 모델 학습에서 이러한 알고리즘의 적용 사례를 직관적으로 설명하였습니다.

2026년 02월 04일

paper AI 요약

무제한 예산 분석을 통한 무작위 검색 휴리스틱 평가

무제한 예산 분석을 통한 무작위 검색 휴리스틱 평가

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이 논문에서는 [[IMG_PROTECT_N]] 알고리즘의 성능을 분석하고, 이를 통해 최적화 문제에 대한 새로운 접근 방법을 제시한다. 특히, 본 연구는 진화 계산 방법론을 활용하여 복잡한 최적화 문제를 해결하는데 초점을 맞추고 있다.

2026년 02월 04일

paper AI 요약

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