马德姆

MADMM:流形上非光滑优化的一种通用算法。机器学习中的许多问题被描述为具有多种约束的优化问题。本文提出了流形约束非光滑优化问题的经典ADMM格式的一个推广,即流形交替方向乘子法(MADMM),并展示了它在降维、数据分析和流形学习等几个具有挑战性的问题中的应用。


zbMATH中的参考文献(参考文献13条)

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  1. 迪佩芬,威廉;Lellmann,Jan:黎曼流形上的不精确半光滑牛顿法及其在基于对偶的全变差去噪中的应用(2021)
  2. 李,肖;陈世祥;邓增德;屈青;朱智辉;Man Cho So,Anthony:基于黎曼次梯度型方法的Stiefel流形上的弱凸优化(2021)
  3. 阪崎原,Koya:约束总变差流的数值分析(2021年)
  4. 肖恩舍克,斯特凡·C。;布朗斯坦,迈克尔M。;赖荣杰:基于保角拉普拉斯-贝尔特拉米基追踪的非等距曲面配准(2021)
  5. 伯格曼,罗尼;赫尔曼,马克;赫尔佐格,罗兰;施密特,斯蒂芬;Vidal-Núñez,José:作为形状先验的法向量场的总变化(2020)
  6. 陈世祥;马世谦;安东尼,曼卓苏;Zhang,Tong:Stiefel流形上非光滑优化的近似梯度法(2020)
  7. 吉加,吉冈;阪崎巴拉,小雅;田口,和硕;Uesaka,Masaaki:离散约束全变分流的新数值格式及其收敛性(2020)
  8. 胡、江;刘欣;文,载文;袁亚翔:流形优化简介(2020)
  9. 刘昌硕;Boumal,Nicolas:带约束黎曼流形优化的简单算法(2020)
  10. 张俊宇;马世谦;张树忠:黎曼流形上的原对偶优化算法:迭代复杂性分析(2020)
  11. 周生龙;秀,奈华;齐,侯铎:基于EDM优化的鲁棒欧几里德嵌入(2020)
  12. 布登斯基,马克斯;尹,格洛丽亚;冯,莱曼;童一英;Desbrun,Mathieu:并行传输展开:基于连接的流形学习方法(2019)
  13. 朱红;张晓伟;朱德林;廖立志:广义正交约束下的非凸非光滑优化:近似增广拉格朗日方法(2017)