动态有向图中的离散分布优化

该研究提出了一个适用于具有动态有向图的连续时间分布式学习的离散时间模型。通过共识算法、矩阵扰动理论和Lyapunov理论，证明了梯度跟踪步长和离散时间步长的收敛性和动态稳定性。该模型改善了现有随机权重无向网络的性能，在链接删除或数据丢失的情况下无需重新运行耗时和计算复杂的算法。在分布式分类和学习中具有应用价值。