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官方账号arXiv cs.LG@Zhaojun Peng
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推荐理由：这篇论文搞了个新方法MC-ALFCG，专门对付马尔可夫链采样下的非凸优化，理论复杂度给得很细，数值实验也做了，搞优化算法的可以看看。
条件梯度方法
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7月29日
10:00
该论文提出MC-ALFCG，一种结合动量条件梯度与耦合截断多级蒙特卡洛估计的方法，用于处理固定遍历马尔可夫链单轨迹梯度采样下的非凸复合优化。在正中心噪声下，期望样本复杂度为Õ(τ_mix²G_σ ε⁻³ + τ_mix^(5/2) G_σ² ε⁻³ + τ_mix⁵ ε⁻²)，其中τ_mix为混合时间。精确无噪声版本达到Õ(ε⁻²)的复杂度且常数与混合时间无关。数值实验验证了参数灵敏度和剪枝行为。