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交替方向乘子法（Alternating Direction Multiplier Method，ADMM）
交替方向乘子法（Alternating Direction Multiplier Method，ADMM）是一种求解具有可分结构的凸优化问题的重要方法，其最早由Gabay和Mercier于1967年提出。ADMM是结合对偶上升法的可分离特性以及ALM松弛收敛条件，所形成的一种改进方法[5]，该算法在大规模数据分析处理领域因处理速度快，收敛性ADMM求解PDE约束优化问题
问题描述 给出优化问题： min y一些优化问题的笔记---（拉格朗日乘子法、对偶问题、KKT条件、半二次方分裂法、ADMM）
To Be Continue~ 共轭函数 假设 \(f: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}\)，函数 \(f^*: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}\)。若两函数满足： \[f^*(y) = \underset{x \in dom f}{\sup} (y^Tx-f(x)) \]则 \(f^*\) 是 \(f\) 的共轭函数，共轭函数是使上式的上确界小于 \(\infty\)交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers）
交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers） 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 交替方向乘子法简介——Alternating Direction Method of Multipliers ADMM 最早分别由 Glowinski & Marrocco 及 Gabay & Mercier 于 1975 年和lternating Direction Method of Multiplier(ADMM) Algorithm
Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) 是一种通过将凸优化问题分解为一系列的易解子问题进行求解的算法，目前它在很多领域得到了广泛的应用。 [2]. This is simplified version, specifically for the LASSO: 给定一个稀疏向量x∈Rnx\in R^nx∈Rn和矩阵A∈RmCAE-ADMM--Implicit Bitrate Optimization Via Admm-based Pruning In Compressive Autoencoders
交替方向乘子法的自编码器——基于压缩自编码的ADMM修剪的隐式比特率优化 2019年 Haimeng Zhao 摘要： 本文介绍了一种采用交替方向乘子法(ADMM，Alternative Direction Method of Multipliers)的ADMM剪枝压缩自动编码器。具体来说，我们的方法中的ADMM是为了提高稀疏性来隐式优