Proximal Average Proximal Gradient
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 28/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Read the discussion in pull request #143 and the linked NeurIPS paper to understand the proposed Proximal Average Gradient solver. Then locate the existing solver entry points for handling multiple proximals; the issue does not name specific files or tests. Done means implementing the solver and adding coverage for its multiple-proximal behavior.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
As discussed in https://github.com/PyLops/pyproximal/pull/143, we should implement the Proximal Average Gradient solver to handle multiple proximals.
See https://proceedings.neurips.cc/paper/2013/hash/49182f81e6a13cf5eaa496d51fea6406-Abstract.html
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 85
- Fork
- 22
- Merge medio
- 2h 11m
- PR unite (30g)
- 7
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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