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AA-DLADMM：一种基于加速 ADMM 的深度神经网络训练框架
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为Group Alternating Direction Method of Multipliers (GADMM)的分布式机器学习框架，能够在分布式网络中解决问题，并实现更快的收敛和更高的通讯效率。同时，还介绍了GADMM的变体Dynamic GADMM (D-GADMM)，并证明了其在时间变化的网络拓扑下的收敛性。
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关键要点
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提出了一种名为Group Alternating Direction Method of Multipliers (GADMM)的分布式机器学习框架。
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GADMM能够在分布式网络中解决问题，具有更快的收敛速度和更高的通讯效率。
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介绍了GADMM的变体Dynamic GADMM (D-GADMM)。
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证明了D-GADMM在时间变化的网络拓扑下的收敛性。
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