【摘 要】
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借助交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM),将多变量正则化最小二乘拟合问题,分解为多个可并行执行的标量优化问题,并引入可调步长因子加速算
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.U1909209)。
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借助交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM),将多变量正则化最小二乘拟合问题,分解为多个可并行执行的标量优化问题,并引入可调步长因子加速算法,得到一个高度并行的最大分划广义ADMM算法,并应用于正则化超限学习机.建立了算法的收敛条件,分析了算法的计算复杂度,通过基准现实数据集实验与新近文献方法——最大分划松弛ADMM进行了收敛率比较.在GPU并行加速实验中,基于最大分划广义ADMM的正则化超限学习机获得的大GPU加速比,表明了该算法
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