分布式在線交替方向乘子法DOM
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針對如何對分布式網(wǎng)絡(luò)采集的數(shù)據(jù)進行在線學習的問題，提出了一種基于交替方向乘子法（ ADMM）的分布式在線學習優(yōu)化算法——分布式在線交替方向乘子法（DOM）。首先，針對分布式在線學習需要各節(jié)點根據(jù)新采集的數(shù)據(jù)來更新本地估計，同時保持網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點的估計趨于一致這一問題，建立了數(shù)學模型并設(shè)計DOM算法對其進行求解。其次，針對分布式在線學習問題定義了Regret界，用以表征在線估計的性能；證明了當本地即時損失函數(shù)是凸函數(shù)時，DOM算法是收斂的，并給出了其收斂速度。最后，通過數(shù)值仿真實驗結(jié)果表明，相比現(xiàn)有的分布式在線梯度下降法（ DOCD）和分布式在線自主學習算法（DAOL），所提出的DOM算法具有更快的收斂性能。
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