Mirror Descent-Type Algorithms for the Variational Inequality Problem with Functional Constraints

En 3 lignesAlgorithmes de descente miroir pour résoudre des inégalités variationnelles avec contraintes fonctionnelles. Les auteurs proposent des variantes qui alternent entre étapes productives et non-productives selon les valeurs des contraintes, avec analyse de convergence optimale pour opérateurs monotones bornés et contraintes convexes Lipschitz. Applications à GANs, RL et entraînement adversarial.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain