学习(通过)分布优化

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本文总结了分布式优化技术的发展历程,重点介绍了凸问题的拉格朗日松弛和分解策略,以及ADMM和近端中心方法的改进。ALADIN算法在非凸场景下具有收敛性保证,与传统增广技术不同。分布式优化在机器学习和图像等领域具有广泛应用。

原文中文,约500字,阅读约需2分钟。
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