关键词least-squares estimation
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- AAAI轨迹反馈的强化学习
本文提出了一种基于轨迹反馈的强化学习算法，通过加强措施而无需为每个状态 - 动作对提供奖励，旨在处理现实世界的环境下反馈不及时的问题，同时，我们还分析了此算法的性能并提供优化 - 汤普森采样方法来处理未知转移模型的情况。
- 高维线性反问题中的插值估计：严格分析
本研究探讨了结合向量近似消息传递算法 (VAMP) 的插件降噪方法，以及对高维旋转不变随机矩阵 A 和 Lipschitz 降噪器，可以精确预测这种 VAMP 方法的均方误差，并在图像恢复和参数双线性估计等应用上进行了演示。
- 不稳定线性系统的有限时间辨识
该研究针对不稳定线性系统的参数识别问题进行了研究，建立了针对重尾噪声分布和转移矩阵的一类较大误差最小二乘估计的有限时间界限，并与问题维度和真实转移矩阵的关键特征及噪声分布函数的性质相关联，并使用随机矩阵和鞅差序列的适当浓度不等式来实现这些结 - 交替最小二乘法用于低秩矩阵重构
基于最小二乘估计的迭代算法可以用于重建低秩矩阵，并且针对线性结构的矩阵和正半定矩阵等具有先验知识的矩阵，有更好的性能，称为交替最小二乘 (ALS) 算法，并通过模拟实验和 Cramér-Rao 下界进行了比较。