Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning

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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning

Lin, Zhouchen/ Li, Huan/ Fang, Cong

ウェブストア価格 ¥32,437（本体¥29,489）
Springer Verlag, Singapore（2023/06発売）
外貨定価 US$ 159.99
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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 263 p.
言語 ENG
商品コード 9789811698422
DDC分類 006.31

Full Description

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.

Chapter 1. Introduction.- Chapter 2. Derivations of ADMM.- Chapter 3. ADMM for Deterministic and Convex Optimization.- Chapter 4. ADMM for Nonconvex Optimization.- Chapter 5. ADMM for Stochastic Optimization.- Chapter 6. ADMM for Distributed Optimization.- Chapter 7. Practical Issues and Conclusions.