【摘 要】
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近年来,交替方向法在大规模、数据分布的机器学习应用里受到了广泛的关注。然而,大多数基于交替方向法的算法,以及经典交替方向法在内,都隐含地假设了真实数据值的完全可访问性。但在现实中,通常只有目标梯度的一些噪声估计,甚至只有目标函数本身是可获取的。最近,一些文章研究了许多基于交替方向法的新算法来解决这个问题,并且证明了其收敛速度。本文考虑的是三块可分的凸规划问题,且目标函数只有梯度的噪声估计是可获取的
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近年来,交替方向法在大规模、数据分布的机器学习应用里受到了广泛的关注。然而,大多数基于交替方向法的算法,以及经典交替方向法在内,都隐含地假设了真实数据值的完全可访问性。但在现实中,通常只有目标梯度的一些噪声估计,甚至只有目标函数本身是可获取的。最近,一些文章研究了许多基于交替方向法的新算法来解决这个问题,并且证明了其收敛速度。本文考虑的是三块可分的凸规划问题,且目标函数只有梯度的噪声估计是可获取的。在此前提下,本文提出了解决该问题的一种变化的信息自适应的交替方向法,并且证明了在期望条件下其迭代收敛速度为O(1/(?)),其中N为迭代次数。
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