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国防科技大学关磊等 | 一种有效求解非凸正则化线性支持向量机的并行与分布式方法

关磊,等 信息与电子工程前沿FITEE 2022-10-01
内容介绍


中文摘要:

支持向量机(SVM)被视为线性分类的有力工具。与可以产生稀疏效果的非凸惩罚项组合时,SVM能同时执行分类和变量选择。然而,由于其不可微、非凸和非平滑特性,非凸正则化SVM通常难以有效求得全局最优解。已有针对非凸正则化SVM的求解方案通常以串行方式求解,因而无法充分利用现代多核机器的并行处理能力。另一方面,现实世界中数据多以分布式方式存储,迫切需要一种并行与分布式方法求解非凸正则化SVM问题。为应对这一挑战,本文提出一种基于交替方向乘子法(ADMM)的并行算法高效求解非凸正则化SVM问题。采用有效技术降低并行算法的计算与同步开销。时间复杂度分析证明所提并行算法具有低复杂度。此外,该并行算法能保证收敛性。在LIBSVM数据集上的实验证明了所提并行算法的有效性。


关键词:

线性分类;支持向量机;非凸惩罚项;交替方向乘子法(ADMM);并行算法
作者:
关磊1,孙涛1,乔林波1,杨智慧2,3,李东升1,葛可适1,卢锡城1

  

单位:

1国防科技大学计算机学院,中国长沙市,410073
2复旦大学计算机科学技术学院,中国上海市,201203
3上海市数据科学重点实验室,中国上海市,201203


本文引用格式:

Lei Guan, Tao Sun, Lin-bo Qiao, Zhi-hui Yang, Dong-sheng Li, Ke-shi Ge, Xi-cheng Lu. An efficient parallel and distributed solution to nonconvex penalized linear SVMs[J]. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 2020, 21(4): 587-603.https://doi.org/10.1631/FITEE.1800566


本文精要导读:



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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering(简称FITEE,中文名《信息与电子工程前沿(英文)》,ISSN 2095-9184,CN 33-1389/TP)是信息电子类综合性英文学术月刊,SCI-E、EI收录,最新影响因子1.033。前身为2010年创办的《浙江大学学报英文版C辑:计算机与电子》,2015年更为现名,现为中国工程院信息与电子工程学部唯一院刊。覆盖计算机、信息与通信、控制、电子、光学等领域。文章类型包括研究论文、综述、个人视点、评述等。现任主编为中国工程院院士潘云鹤、卢锡城,实行国际同行评审制,初次转达意见一般在2~3个月内。文章一经录用将快速在线。


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