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絡采集的數據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點根據新采集的數據來更新本地估計，同時保持網絡中所有節點的估計趨于一致這一問題，建立了數學模型并設計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是凸函數時，DOM算法是收斂的，并給出了其收斂速度。最后，通過數值仿真實驗結果表明，相比現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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