原文地址:http://mullover.me/2016/01/19/admm-for-distributed-statistical-learning/
ADMM 最早分别由 Glowinski & Marrocco 及 Gabay & Mercier 于 1975 年和 1976 年提出,并被 Boyd 等人于 2011 年重新综述并证明其适用于大规模分布式优化问题。由于 ADMM 的提出早于大规模分布式计算系统和大规模优化问题的出现,所以在 2011 年以前,这种方法并不广为人知。
交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)是一种求解优化问题的计算框架, 适用于求解分布式凸优化问题,特别是统计学习问题。 ADMM 通过分解协调(Decomposition-Coordination)过程,将大的全局问题分解为多个较小、较容易求解的局部子问题,并通过协调子问题的解而得到大的全局问题的解。
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