前后向分裂法快速实现的现场指南
摘要：不可微和约束优化在机器学习、信号和图像处理、通信等方面起着关键作用。对于涉及大数据集或许多未知数的高维度最小化问题，前向-后向分裂方法提供了一个简单且实用的求解器。尽管表面上看起来简单，但前向-后向分裂的性能对于实现细节非常敏感。 本文是前向-后向分裂的入门综述，特别侧重于实际实现的关注点。考虑了步长选择、加速、停止条件和初始化等问题。使用数值实验比较了不同方法的有效性。 在求解器FASTA中实施了许多前向-后向分裂的变体（简称为快速自适应收缩/阈值算法）。FASTA为将前向-后向分裂应用于广泛问题领域提供了一个简单的接口。
作者：Tom Goldstein, Christoph Studer, Richard Baraniuk
论文ID：1411.3406
分类：Numerical Analysis
分类简称：cs.NA
提交时间：2016-12-30