ADMM中算法迭代部分arg怎么通俗理解
时间: 2023-11-05 20:05:05 浏览: 30
在ADMM算法中,arg是指需要求解的变量,也就是我们需要在每个迭代步骤中更新的变量。具体来说,arg通常是一个优化问题中的待求解变量,例如线性回归问题中的回归系数或者分类问题中的权重向量。
在每个ADMM迭代步骤中,我们需要更新arg的值,使得arg能够满足一定的限制条件,并且能够最小化目标函数。通俗地说,我们可以将arg看作是我们需要优化的目标,而更新arg的过程就是在寻找最优解的过程。
总之,arg是ADMM算法中需要更新的变量,它对优化问题的解决至关重要。
相关问题
对称ADMM的算法迭代
对称ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers)是一种用于解决带有约束的优化问题的迭代算法。它通过将原始问题转化为等价的无约束问题,并引入拉格朗日乘子来进行求解。
算法迭代的步骤如下:
1. 初始化变量:设定初始值,包括待求解的变量、拉格朗日乘子和对偶变量。
2. 进行交替更新:在每一次迭代中,分别更新待求解的变量、拉格朗日乘子和对偶变量。
- 更新待求解的变量:通过最小化原始问题的目标函数来更新待求解的变量。
- 更新拉格朗日乘子:通过更新拉格朗日乘子来逼近约束条件。
- 更新对偶变量:通过更新对偶变量来逼近等式约束条件。
3. 判断终止条件:判断是否满足终止条件,如达到最大迭代次数或目标函数的变化小于某个阈值。
4. 输出结果:输出最终的优化结果。
对称ADMM算法的优点是可以有效地处理带有约束的优化问题,并且具有较好的收敛性质。它在图像处理、机器学习和信号处理等领域有广泛的应用。
TNNR算法ADMM算法以及TNNR-ADMM算法
TNNR算法是一种用于张量低秩恢复的算法,它结合了张量核范数正则化和非凸优化方法。TNNR算法的核心思想是将张量恢复问题转化为一个非凸优化问题,并使用交替方向乘子法(ADMM)进行求解。ADMM算法是一种常用的优化算法,特别适用于具有线性约束的凸优化问题。它通过将原始问题分解为多个子问题,并通过迭代求解这些子问题来逐步优化原始问题。
TNNR-ADMM算法是将TNNR算法与ADMM算法相结合的一种改进算法。它在TNNR算法的基础上引入了ADMM算法的思想,通过求解每个迭代点的子问题来逐步优化原始问题。TNNR-ADMM算法在合适的条件下具有全局收敛性,并且收敛速度相对较快。
以下是TNNR算法和TNNR-ADMM算法的伪代码示例:
TNNR算法:
```
输入:观测张量Y,秩r,迭代次数T
输出:恢复的张量X
初始化:X = Y
for t = 1 to T do
更新X:通过最小化核范数正则化的目标函数来更新X
更新X的秩:通过截断奇异值分解来更新X的秩
end for
返回:X
```
TNNR-ADMM算法:
```
输入:观测张量Y,秩r,迭代次数T
输出:恢复的张量X
初始化:X = Y,Z = Y,U = 0
for t = 1 to T do
更新X:通过最小化核范数正则化的目标函数来更新X
更新Z:通过最小化核范数正则化的目标函数来更新Z
更新U:通过更新U来保持X和Z的一致性
end for
返回:X
```