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面向分布式机器学习的无中心优化算法
本书针对分布式机器学习中网络通信、在线学习、隐私保护等问题,研究无中心的分布式优化算法。主要内容包括:①分布式一阶梯度算法,提出在线学习的自适应次梯度算法和随机块坐标的次梯度投影算法、自适应最小最大优化算法,旨在研究分布式的优化算法,理论分析所提算法的收敛性能;②分布式无投影梯度算法,提出随机块坐标无投影梯度算法、面向子模最大化问题的分布式在线学习无投影算法,旨在降低计算代价,加快模型训练速度;③零阶算法,提出子模最大化的分布式随机块坐标Frank-Wolfe算法,解决了高维约束优化问题的梯度计算问题。
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