基于交替方向乘子法的分布式在线学习算法.pptx
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基于交替方向乘子法的分布式在线学习算法的中期报告.docx
基于交替方向乘子法的分布式在线学习算法的中期报告1.引言本报告介绍了基于交替方向乘子法的分布式在线学习算法的中期进展情况。分布式在线学习模型被广泛应用于大规模的数据处理和分析中,能够克服传统的机器学习模型在数据集较大时的训练难题。其中基于交替方向乘子法的分布式在线学习算法具有高效、可伸缩性好等优点,因此受到了广泛的研究关注。2.研究背景分布式在线学习模型面临许多挑战,例如数据通信、模型同步、数据安全和隐私保护等问题。因此,有效的分布式在线学习算法对于实现大规模数据分析和深度学习至关重要。交替方向乘子法(A
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分布式在线交替方向乘子法摘要:针对如何对分布式网络采集的数据进行在线学习的问题提出了一种基于交替方向乘子法(ADMM)的分布式在线学习优化算法――分布式在线交替方向乘子法(DOM)。首先针对分布式在线学习需要各节点根据新采集的数据来更新本地估计同时保持网络中所有节点的估计趋于一致这一问题建立了数学模型并设计DOM算法对其进行求解。其次针对分布式在线学习问题定义了Regret界用以表征在线估计的性能;证明了当本地即时损失函数是凸函数时DOM算法是收敛的并给出了其收敛速度。最后
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