Question

我在R中有一个计算，需要迭代地调用函数进行固定点收缩映射。我一直在使用Ravi Varadhan的squarem包中的SQUAREM函数。今天我试图找到解决我遇到squarem问题的方法时，我遇到了TURBOEM包裹，也是Varadhan。乍一看，TURBOEM似乎与SQUAREM做同样的事情，但在某些方面具有其他功能。

是否有人知道这些包中的一个或另一个是优选的，无论是一般情况还是特定应用程序？比另一个更新/更新吗？ TURBOEM似乎能够自定义收敛标准，这可能会让我脱离当前的绑定，但我担心可能还有其他问题。显然我可以从每个软件包中测试相应的功能，但如果有人知道这两个软件包的背景，那么可能会节省很多时间。

Answer 1

每个包使用四种基础SQUAREM算法。它们实际上完全相同*。您可以使用以下方法查看自己的基础功能：

SQUAREM:::cyclem1
SQUAREM:::cyclem2
SQUAREM:::squarem1
SQUAREM:::squarem2
turboEM:::bodyCyclem1
turboEM:::bodyCyclem2
turboEM:::bodySquarem1
turboEM:::bodySquarem2

*除了由于在包装内使用它们的方式之外的一些差异。 method中SQUAREM中的参数version在turboEM中被称为turboEM

我想说turboEM一般可能是首选，原因如下：

正如您所提到的，convtype = "parameter"允许用户根据参数向量（convtype = "objfn"）中的变化的L2范数，变量的L1范数来选择收敛标准。在目标函数（convfn.user）中，或通过指定自定义函数（SQUAREM）。 turboEM仅使用参数向量中的变化的L2范数来检查收敛。
stoptype = "maxiter"还可以在收敛之前根据迭代次数（stoptype = "maxtime"）或经过的时间量（SQUAREM）停止算法。 pconstr仅在指定的迭代次数后停止。
project的{{1}}和turboem参数允许用户定义参数空间约束，以及在违反这些参数时将估计投影回参数空间的函数。 SQUAREM没有此功能。
turboEM可以轻松地将多个版本的算法应用于相同的数据（例如，使用不同的顺序，步长，......），为method参数提供一个向量，并list 1}}到control.method参数......
...它可以通过foreach包并行执行此操作。
turboEM还提供了一个方便的界面来应用vanilla EM算法，以及SQUAREM以外的EM加速方案：抛物线EM（method = "pem"），动态ECME（"decme" ）和准牛顿（"qn"）。
turboEM包还提供turboSim功能，允许用户轻松进行基准研究，比较不同的加速方案。

我可以看到使用turboEM代替SQUAREM的一个缺点是，如果您真的对SQUAREM算法的细节感兴趣，trace由{squarem提供1}}提供比turboem提供的更具体的信息（残差，外推，步长）（目标函数[如果计算]，迭代次数，参数变化的L2范数）。

最后一个：SQUAREM on CRAN（v 2016.8-2）的当前版本确实比turboEM on CRAN的版本更新（v 2014.8-1）。但是，NEWS表明自2010年12月以来SQUAREM的唯一更新是小插曲和演示，而turboEM的首次发布是在2011年12月。

Answer 2

感谢您对SQUAREM和turboEM的关注。我是两个包的作者。将来，如有任何问题，您可以直接与我联系。

2个套餐的目标不同。 SQUAREM实现了一类加速方法。另一方面，turboEM包括各种最先进的EM加速技术。 turboEM的目标是为您的所有EM加速需求提供最佳选择！特别是，turboEM允许您针对您的问题对不同的算法进行基准测试，并确定最佳算法。根据我的经验，平方类算法最常用于执行其他3个类（准牛顿，动态EM和抛物线EM）。因此，您也可以直接使用SQUAREM包。但是，如Mark所指出的，turboEM还有许多其他功能。

Ravi Varadhan

R：SQUAREM与TURBOEM进行定点收敛？

2 个答案: