机器学习和计算机视觉领域 国际知名专家 林宙辰教授 领衔撰写 本书特点 该书介绍了交替方向乘子法的基本数学形式以及若干变化形式, 其核心内容涵盖了针对不同类约束(主要是线性约束) 问题的ADMM 的收敛性分析, 包括凸问题、非凸问题、确定性问题、随机问题、中心化/分布式问题等。 院士推荐 交替方向乘子法(ADMM) 是...
是机器学习的重要组成部分. 机器学习模型的训练可以建模成无约束优化问题或带约束优化问题, 约束可以为模型增加更多的先验知识. 基于梯度的算法 (例如加速梯度法、随机梯度法等) 是求解无约束优化问题的常用方法, 而交替方向乘子法 (ADMM) 则是求解带约束优化问题的有力工具.《机器学习中的交替方向乘子法》概述...
《机器学习中的交替方向乘子法》概述了机器学习中 ADMM 的新进展. 书中全面介绍了各种情形下的 ADMM, 包括确定性和随机性的算法、集中式和分布式的算法, 以及求解凸问题和非凸问题的算法, 深入介绍了各个算法的核心思想, 并为算法的收敛性和收敛速度提供了详细的...
林宙辰教授:机器学习中的交替方向乘子法 使用机器学习技术解决实际应用问题涉及模型的建立、训练及评估等步骤. 优化算法常被用于训练模型的参数, 是机器学习的重要组成部分. 机器学习模型的训练可以建模成无约束优化问题或带约束优化问题, 约束可以为模型增加更多的先验知识. 基于梯度的算法 (例如加速梯度法、随机梯度法...
在现代机器学习的研究与应用中，优化算法发挥着至关重要的作用。特别是对于那些涉及大规模数据和高维模型的复杂问题，高效的优化算法更是不可或缺。《机器学习中的交替方向乘子法》一书，详细阐述了交替方向乘子法（AlternatingDirectionMethodofMultipliers，简称ADMM）在机器学习领域的应用和理论，为读者提供了一种解决复杂...
机器学习模型的训练可以建模成无约束优化问题或带约束优化问题, 约束可以为模型增加更多的先验知识. 基于梯度的算法 (例如加速梯度法、随机梯度法等) 是求解无约束优化问题的常用方法, 而交替方向乘子法 (ADMM) 则是求解带约束优化问题的有力工具. 《机器学习中的交替方向乘子法》概述了机器学习中 ADMM 的新进展....
针对无约束优化问题，常用的方法包括加速梯度法和随机梯度法等基于梯度的算法。而交替方向乘子法（ADMM）则特别适用于求解带约束优化问题，是该领域中有力的工具。《机器学习中的交替方向乘子法》一书全面介绍了ADMM在机器学习中的新进展。书中详细阐述了不同情境下的ADMM，涵盖确定性和随机性算法、集中式...
《机器学习中的交替方向乘子法》概述了机器学习中ADMM的新进展。《机器学习中的交替方向乘子法》全面介绍了各种情形下的ADMM,包括确定性和随机性的算法、集中式和分布式的算法,以及求解凸问题和非凸问题的算法,深入介绍了各个算法的核心思想,并为算法的收敛性和收敛速度提供了详细的证明。