Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning (eBook)
263 Seiten
Springer-Verlag
978-981-16-9840-8 (ISBN)
Machine learning heavily relies on optimization algorithms to solve its learning models. Constrained problems constitute a major type of optimization problem, and the alternating direction method of multipliers (ADMM) is a commonly used algorithm to solve constrained problems, especially linearly constrained ones. Written by experts in machine learning and optimization, this is the first book providing a state-of-the-art review on ADMM under various scenarios, including deterministic and convex optimization, nonconvex optimization, stochastic optimization, and distributed optimization. Offering a rich blend of ideas, theories and proofs, the book is up-to-date and self-contained. It is an excellent reference book for users who are seeking a relatively universal algorithm for constrained problems. Graduate students or researchers can read it to grasp the frontiers of ADMM in machine learning in a short period of time.
| Erscheint lt. Verlag | 15.6.2022 |
|---|---|
| Zusatzinfo | XXIII, 263 p. 1 illus. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Analysis | |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Angewandte Mathematik | |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Finanz- / Wirtschaftsmathematik | |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik | |
| Schlagworte | Alternating Direction Method of Multipliers • Constrained optimization • First-Order Optimization • Lagrange Multiplier Method • Operator Splitting |
| ISBN-10 | 981-16-9840-6 / 9811698406 |
| ISBN-13 | 978-981-16-9840-8 / 9789811698408 |
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