【24h】

Frugal Coordinate Descent for Large-Scale NNLS

机译:大型NNLS的节俭坐标下降

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摘要

The Nonnegative Least Squares (NNLS) formulation arises in many important regression problems. We present a novel coordinate descent method which differs from previous approaches in that we do not explicitly maintain complete gradient information. Empirical evidence shows that our approach outperforms a state-of-the-art NNLS solver in computation time for calculating radiation dosage for cancer treatment problems.
机译:非负最小二乘(NNLS)公式出现在许多重要的回归问题中。我们提出了一种新颖的坐标下降方法,该方法不同于以前的方法,因为我们没有明确维护完整的梯度信息。经验证据表明,在计算用于治疗癌症的辐射剂量的计算时间方面,我们的方法优于最新的NNLS求解器。

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