Graph Neural Networks beschleunigen ADMM in verteilten Optimierungen
Ein neues arXiv-Papier zeigt, wie die Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) durch Graph Neural Networks (GNNs) deutlich schneller und robuster wird. ADMM ist ein bewährtes Verfahren für dezentrale Optimierung, doch seine Konvergenz kann langsam sein und hängt stark von Hyperparametern ab.
