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坐标下降法（coordinate descent）是一种非梯度优化算法。算法在每次迭代中，在当前点处沿一个坐标方向进行一维搜索以求得一个函数的局部极小值。在整个过程中循环使用不同的坐标方向。对于不可拆分的函数而言，算法可能无法在较小的迭代步数中求得最优解。为了加速收敛，可以采用一个适当的坐标系，例如通过主成分分析获得一个坐标间尽可能不相互关联的新坐标系.
A Block Coordinate Descent Method for Nonsmooth Composite Optimization under Orthogonality Constraints
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A Fast Coordinate Descent Method for High-Dimensional Non-Negative Least Squares using a Unified Sparse Regression Framework
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Anderson Acceleration in Nonsmooth Problems: Local Convergence via Active Manifold Identification
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Anderson Acceleration in Nonsmooth Problems: Local Convergence via Active Manifold Identification
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Differential Privacy with Higher Utility by Exploiting Coordinate-wise Disparity: Laplace Mechanism Can Beat Gaussian in High Dimensions
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On the adaptive deterministic block coordinate descent methods with momentum for solving large linear least-squares problems
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Robust Beamforming Design and Antenna Selection for Dynamic HRIS-aided MISO System
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A Fast Coordinate Descent Method for High-Dimensional Non-Negative Least Squares using a Unified Sparse Regression Framework
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Uplink Over-the-Air Aggregation for Multi-Model Wireless Federated Learning
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An Asymptotically Optimal Coordinate Descent Algorithm for Learning Bayesian Networks from Gaussian Models
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Near-Field Beamforming for Stacked Intelligent Metasurfaces-assisted MIMO Networks
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Explore as a Storm, Exploit as a Raindrop: On the Benefit of Fine-Tuning Kernel Schedulers with Coordinate Descent
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Proactive Eavesdropping in Relay Systems via Trajectory and Power Optimization
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参考链接
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