Accelerated Alternating Descent Methods for Dykstra-like problems

Abstract : This paper extends recent results by the first author and T. Pock (ICG, TU Graz, Austria) on the acceleration of alternating minimization techniques for quadratic plus nons-mooth objectives depending on two variables. We discuss here the strongly convex situation, and how " fast " methods can be derived by adapting the overrelaxation strategy of Nesterov for projected gradient descent. We also investigate slightly more general alternating descent methods, where several descent steps in each variable are alternatively performed.
Type de document :
Pré-publication, Document de travail
2016
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01346532
Contributeur : Antonin Chambolle <>
Soumis le : mardi 19 juillet 2016 - 11:03:46
Dernière modification le : samedi 18 février 2017 - 01:20:05

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  • HAL Id : hal-01346532, version 1

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Antonin Chambolle, Pauline Tan, Samuel Vaiter. Accelerated Alternating Descent Methods for Dykstra-like problems. 2016. <hal-01346532>

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