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带有 $l_0$ 范数 Hinge 损失的核支持向量机分类器
本文讨论了用于二分类问题的支持向量机（SVM）中 $l_0$-norm hinge loss 和 ADMM 算法，证明了其等价关系和局部最优解，并对比了实验结果。
PDFa year ago
应用于社区检测的有界投影矩阵近似
本文提出采用迭代式的 ADMM 算法，结合一种新的可微凸惩罚方法，用以解决带额外分量约束下的投影矩阵近似问题，数值实验显示该方法优于现有的 SDP 与谱聚类方法。
PDFa year ago
多维函数数据的低秩协方差函数估计
本文提出了一种新颖的在再生核希尔伯特空间（RKHS）框架下处理稀疏和稠密函数数据的非参数协方差函数估计方法，该方法可以灵活地对协方差算子和边际结构进行建模，并且可以保证生成的估计量自动具有半正定特性，并且可以融入各种光谱正则化。 Trace
PDF4 years ago
超高效 DNN 实现的剪枝量化优化忆阻交叉开关网络
本文提出了一种基于 memristor 的 DNN 框架，该框架将结构化权重修剪和量化相结合，利用交替方向乘子法（ADMM）算法进行更好的修剪和量化性能，并设计了一种软硬件优化框架，实现了高压缩比和几乎无精度损失的量化。
PDF5 years ago
ICMLResNet 裁剪 60 倍：引入网络净化和剔除未使用路径（P-RM）在权重裁剪之后
提出一种融合 ADMM 算法和滤波器和列剪枝技术的 DNN 框架，包括网络净化和未使用通路去除算法，可在 LeNet-5、ResNet-18 CIFAR-10 和 AlexNet 上实现 232 倍、60 倍和 5 倍的压缩，以减少 DNN
PDF5 years ago
MM使用具有理论性能保证的生成模型进行异常检测
提出了一种基于生成模型神经网络的方法来恢复受稀疏离群值干扰的压缩测量信号，通过迭代交替方向乘子法和梯度下降法检测稀疏离群值，建立了恢复保证，通过实验表明此方法优于传统方法。
PDF6 years ago
NIPS马尔科夫链提升和分布式 ADMM
通过 lifting 操作，对于一类二次目标函数，分布式 ADMM 算法可以被看作梯度下降算法的 lifting，从而提高其稳态收敛速度并得到最优参数调整。我们猜测这个增益总是存在的，而不像马尔科夫链一样有时只提供微弱加速。
PDF7 years ago
基于结构化范数最小化的图模型估计
通过提出一种基于新型结构规范的通用框架，以及使用线性化的多块交替方向乘数法算法来高效地解决该问题，我们研究了从高维数据中估计稀疏、结构稀疏和密集组件的模型。在合成和实际数据集上的实验证实了这种方法的优越性。
PDF8 years ago