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分布式在線交替方向乘子法DOM

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  針對(duì)如何對(duì)分布式網(wǎng)絡(luò)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行在線學(xué)習(xí)的問題,提出了一種基于交替方向乘子法( ADMM)的分布式在線學(xué)習(xí)優(yōu)化算法——分布式在線交替方向乘子法(DOM)。首先,針對(duì)分布式在線學(xué)習(xí)需要各節(jié)點(diǎn)根據(jù)新采集的數(shù)據(jù)來更新本地估計(jì),同時(shí)保持網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)的估計(jì)趨于一致這一問題,建立了數(shù)學(xué)模型并設(shè)計(jì)DOM算法對(duì)其進(jìn)行求解。其次,針對(duì)分布式在線學(xué)習(xí)問題定義了Regret界,用以表征在線估計(jì)的性能;證明了當(dāng)本地即時(shí)損失函數(shù)是凸函數(shù)時(shí),DOM算法是收斂的,并給出了其收斂速度。最后,通過數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比現(xiàn)有的分布式在線梯度下降法( DOCD)和分布式在線自主學(xué)習(xí)算法(DAOL),所提出的DOM算法具有更快的收斂性能。
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