Conditional Gradient Methods
Gábor Braun; Alejandro Carderera; Cyrille W. Combettes; Hamed Hassani; Amin Karbasi; Aryan Mokhtari; Sebastian Pokutta
Sprache: Englisch
Verlag: SIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics, 2025
- Softcover
- Gebraucht

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- Titel
- Conditional Gradient Methods
- Autor
- Gábor Braun; Alejandro Carderera; Cyrille W. Combettes; Hamed Hassani; Amin Karbasi; Aryan Mokhtari; Sebastian Pokutta
- Verlag
- SIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics
- Erscheinungsjahr
- 2025
- Zustand
- As New
- Einband
- Softcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1611978556
- ISBN-13
- 9781611978551
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.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Gábor Braun is currently a member of Zuse Institute Berlin.
Hamed Hassani is an associate professor of the Electrical and Systems Engineering Department, Computer and Information Systems Department, and the Department of Statistics and Data Science at the University of Pennsylvania.
Alejandro Carderera is a Senior Applied Researcher at GitHub, working in Copilot's Applied Science and Models team, focusing on code completions and code review.
Aryan Mokhtari is an Assistant Professor in the Electrical and Computer Engineering Department of the University of Texas at Austin, where he holds the Fellow of Texas Instruments/Kilby.
Cyrille Combettes is a quantitative researcher at Capital Fund Management in Paris.
Amin Karbasi is Chief Scientist at Robust Intelligence and a professor at Yale University.
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