【摘 要】
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针对如何对分布式网络采集的数据进行在线学习的问题，提出了一种基于交替方向乘子法（ADMM）的分布式在线学习优化算法——分布式在线交替方向乘子法（Decentralized Online Alterna
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61004137)
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针对如何对分布式网络采集的数据进行在线学习的问题，提出了一种基于交替方向乘子法（ADMM）的分布式在线学习优化算法——分布式在线交替方向乘子法（Decentralized Online Alternating Direction Method of Multipliers, DOM）。首先，针对分布式在线学习需要各节点根据新采集的数据来更新本地估计，同时保持网络中所有节点的估计趋于一致这一问题，建立了数学模型并设计DOM算法对其进行求解。其次，针对分布式在线学习问题定义了Regret 界，用以表征在线估计
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