ADMM

利用ADMM对Noery Bayer图像进行去马赛克和去噪，包含演示代码。

Matlab代码sqrt-admmDSM 简介 该Matlab代码包解决最密集子矩阵问题，此问题是分析矩阵结构和复杂网络中的基础问题。代码通过一阶优化方法识别给定图形或矩阵中固定大小的最密集子矩阵，适用于处理协作和通信网络等实际应用。 功能 该代码包包含以下主要功能：- plantedsubmatrix.m：生成从特定大小的密集子矩阵采样的二进制矩阵。- densub.m：实现ADMM算法，用于放松求解子图和子矩阵问题。- mat_shrink.m：实现软阈值运算符，应用于densub.m的X更新步骤中的奇异值向量。 使用方法 随机矩阵：使用plantedsubmatrix函数生成包含噪声

ADMM在分布式优化与统计学习中的应用 引言 ADMM（交替方向乘子法）作为一种有效的分布式优化算法，在近年来得到了广泛的应用和发展。主要基于斯坦福大学教授Stephen Boyd等人于2010年发表的一篇综述文章进行深入探讨。该文详细阐述了ADMM的基本原理及其在机器学习领域的应用，并对ADMM与其他优化方法进行了对比分析。 ADMM的背景与发展历程 ADMM的起源可以追溯到20世纪70年代末期，最初是由Gabay和Mercier提出的一种用于求解约束优化问题的方法。其发展历程中，几种早期相关技术为ADMM的演变奠定了基础：1. 对偶上升法2. 对偶分解法3. 增广拉格朗日法与乘子法 ADM