【摘 要】
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Through examples,we argue that the alternating direction method of multipliers (ADMM) is suitable for problems arising in image processing,conic programming,mac
【出 处】
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Imaging Science a workshop in honor of Stanley Osher
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Through examples,we argue that the alternating direction method of multipliers (ADMM) is suitable for problems arising in image processing,conic programming,machine learning,compressive sensing,as well as distributed data processing,and the method is able to solve very large scale problem instances.The development of this method dates back to the 1950s and has close relationships with the Douglas-Rachford splitting,the augmented Lagrangian method,Bregman iterative algorithms,proximal-point algorithms,etc.
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