一类非凸问题的迭代线性化重加权交替方向乘子法
数值分析
2018-10-17 v5 计算机视觉与模式识别
数值分析
最优化与控制
机器学习
摘要
在本文中，我们考虑求解信号处理和机器学习研究中常见的一类非凸非光滑问题。传统的交替方向乘子法在求解非凸非光滑子问题时在数学和计算上都遇到困难。鉴于此，我们提出一种重加权交替方向乘子法。在该算法中，所有子问题都是凸的且易于求解。我们还提供了若干收敛性保证，并借助 Kurdyka-{\L}ojasiewicz 性质证明了算法全局收敛到辅助函数的临界点。给出了若干数值结果以证明所提算法的效率。
引用
@article{arxiv.1709.00483,
title = {Iteratively Linearized Reweighted Alternating Direction Method of Multipliers for a Class of Nonconvex Problems},
author = {Tao Sun and Hao Jiang and Lizhi Cheng and Wei Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.00483},
year = {2018}
}