Accelerated Gradient Methods Combining Tikhonov Regularization with Geometric Damping Driven by the Hessian
In a Hilbert framework, for general convex differentiable optimization, we consider accelerated gradient dynamics combining Tikhonov regularization with Hessian-driven damping. The temporal discretization of these dynamics leads to a new class of first-order optimization algorithms with favorable pr...
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Veröffentlicht in: | Applied mathematics & optimization 2023-10, Vol.88 (2), p.29, Article 29 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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