目录 《大数据与数据科学专著系列》序 序一 序二 前言 符号表 第1章绪论 1 1.1 机器学习中的带约束优化问题举例 1 1.2 ADMM的代表性工作综述 3 1.3 关于本书 5 第2章 ADMM的推导 6 2.1 从拉格朗日视角推导ADMM 6 2.1.1 对偶上升法 6 2.1.2 增广拉格朗日法 7 2.1.3 交替方向乘子法(ADMM) 10 2.1.4 与分裂布雷格曼算法的联系 11 2.2 从算子分裂视角推导ADMM 13 2.2.1 Douglas-Rachford分裂(DRS) 13 2.2.2 从DRS到ADMM 15 第3章 确定性凸优化问题中的ADMM 18 3.1 经典ADMM 18 3.1.1 收敛性分析 18 3.1.2 次线性收敛速度 23 3.1.3 线性收敛速度 27 3.2 布雷格曼ADMM 31 3.2.1 次线性收敛速度 35 3.2.2 线性收敛速度 41 3.3 加速线性化ADMM 45 3.3.1 次线性收敛速度 45 3.3.2 线性收敛速度 63 3.4 特例:线性化增广拉格朗日算法及其加速 70 3.5 多变量块ADMM 73 3.5.1 使用高斯回代的ADMM 74 3.5.2 使用预测-校正的ADMM 78 3.5.3 使用并行分裂的线性化ADMM 81 3.5.4 结合串行与并行更新 83 3.6 变分不等式视角下的ADMM 84 3.6.1 统一的变分不等式框架 86 3.6.2 统一的收敛速度分析 89 3.7 非线性约束问题 90 第4章 确定性非凸优化问题中的ADMM 97 4.1 多变量块布雷格曼ADMM 97 4.1.1 满射条件下的收敛性分析 98 4.1.2 对目标函数做更多假设下的收敛性分析 102 4.2 使用指数平均的邻近ADMM 106 4.3 多线性约束优化问题的ADMM 118 第5章 随机优化问题中的ADMM 124 5.1 随机ADMM 125 5.2 方差缩减 132 5.3 冲量加速 142 5.4 非凸随机ADMM及其加速 167 5.4.1 非凸随机ADMM 167 5.4.2 SPIDER加速 172 第6章 分布式优化问题中的ADMM 181 6.1 **化优化 181 6.1.1 ADMM 181 6.1.2 线性化ADMM 183 6.1.3 加速线性化ADMM 185 6.2 去**化优化 187 6.2.1 ADMM 187 6.2.2 线性化ADMM 193 6.2.3 加速线性化ADMM 194 6.3 异步分布式ADMM 196 6.3.1 收敛性分析 197 6.3.2 线性收敛速度 203 6.4 非凸分布式ADMM 209 6.5 求解一般线性约束问题的分布式ADMM 210 第7章 实践中的问题和总结 212 7.1 实践中的问题 212 7.1.1 停止条件 212 7.1.2 惩罚系数的选择 213 7.1.3 避免过多的辅助变量 215 7.1.4 非**求解子问题 215 7.1.5 其他考虑 216 7.2 总结 216 参考文献 217 附录A 数学基础 224 A.1 代数与概率 224 A.2 凸分析 225 A.3 非凸分析 231 缩略语 233 索引 234 后记 237 致谢 238 《大数据与数据科学专著系列》已出版书目 239