Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning

Idioma: inglés

Editorial: Springer, Springer Jun 2023, 2023

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 288 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9789811698422

Título
Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning
Autor
Zhouchen Lin
Editorial
Springer, Springer Jun 2023
Año de publicación
2023
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
9811698422
ISBN 13
9789811698422
Peso del artículo
441 gramos
Dimensiones
235x155x16 mm

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