Conditional Gradient Methods

Lingua: inglese

Editore: Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US, 2025

1611978556 / 9781611978551

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Conditional Gradient Methods: From Core Principles to AI Applications offers a definitive and modern treatment of one of the most elegant and versatile algorithmic families in optimization: the Frank-Wolfe method and its many variants. Originally proposed in the 1950s, these projection-free techniques have seen a powerful resurgence, now playing a central role in machine learning, signal processing, and large-scale data science. This comprehensive monograph unites deep theoretical insights with practical considerations, guiding readers through the foundations of constrained optimization and into cutting-edge territory, including stochastic, online, and distributed settings. With a clear narrative, rigorous proofs, and illuminating illustrations, the book demystifies adaptive variants, away-steps, and the nuances of dealing with structured convex sets. A FrankWolfe.jl Julia package that implements most of the algorithms in the book is available on a supplementary website.

Codice articolo LU-9781611978551

Titolo
Conditional Gradient Methods
Autore
Gábor Braun, Alejandro Carderera, Cyrille W. Combettes, Hamed Hassani, Amin Karbasi, Aryan Mokhtari, Sebastian Pokutta
Editore
Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US
Anno di pubblicazione
2025
Condizione
New
Rilegatura
Paperback
Lingua
inglese
ISBN 10
1611978556
ISBN 13
9781611978551

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