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Jun, 2015
分布式优化自适应惩罚快速ADMM算法
Fast ADMM Algorithm for Distributed Optimization with Adaptive Penalty
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Changkyu Song, Sejong Yoon, Vladimir Pavlovic
TL;DR
本文提出了一种新的方法来加速ADMM的收敛速度，通过自动决定每次迭代中需要的约束惩罚来加速收敛速度，并且还提出了一种方法，可以自适应地确定更新惩罚所需的最大迭代次数。这种方法可以有效地引导分布式优化的自适应动态网络拓扑，其在合成和真实数据，以及计算机视觉的应用方面得到了证明。
Abstract
We propose new methods to speed up
convergence
of the Alternating Direction Method of Multipliers (
admm
), a common
optimization
tool in th
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