Métodos de busca em coordenada

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Santos, Luiz Gustavo de Moura dos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Busca em coordenada; Busca em coordenada aleatória; Convex optimization; Coordinate minimization; Máquina de suporte vetorial; Otimização convexa; Pagerank; Random coordinate descent; Support vector machine
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-04012018-162035/

Problemas reais em áreas como aprendizado de máquina têm chamado atenção pela enorme quantidade de variáveis (> 10^6) e volume de dados. Em problemas dessa escala o custo para se obter e trabalhar com informações de segunda ordem são proibitivos. Tais problemas apresentam características que podem ser aproveitadas por métodos de busca em coordenada. Essa classe de métodos é caracterizada pela alteração de apenas uma ou poucas variáveis a cada iteração. A variante do método comumente descrita na literatura é a minimização cíclica de variáveis. Porém, resultados recentes sugerem que variantes aleatórias do método possuem melhores garantias de convergência. Nessa variante, a cada iteração, a variável a ser alterada é sorteada com uma probabilidade preestabelecida não necessariamente uniforme. Neste trabalho estudamos algumas variações do método de busca em coordenada. São apresentados aspectos teóricos desses métodos, porém focamos nos aspectos práticos de implementação e na comparação experimental entre variações do método de busca em coordenada aplicados a diferentes problemas com aplicações reais.