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observation noise
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Roll-Drop：用单参数解决观测噪声的计算
本文提出一种名为 Roll-Drop 的深度强化学习（DRL）的简单策略，通过在模拟期间使用 dropout 来考虑观察噪声，而不需要为每个状态显式地建模其分布。我们演示当将高达 25％的噪声注入观测后，成功率达到 80％，其鲁棒性比基线提
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a year ago
具有预期超体积改进的多噪声目标并行贝叶斯优化
提出了一种新的采样函数 NEHVI，它通过在 Pareto 前沿上集成期望超体积改进准则的不确定性，从而克服了噪声干扰的限制，特别是在大批量优化环境中表现出卓越的性能。
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3 years ago
子空间动态模态分解用于随机 Koopman 分析
本文提出了子空间动态模式分解（subspace DMD）作为一种算法，用于带有观测噪声的随机动力系统的 Koopman 分析，并研究了其实证性能。
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7 years ago
稀疏因子模型下的噪声矩阵补全
本文针对具有噪声的矩阵完成任务进行了研究，特别关注于估计由两个未知矩阵的乘积组成的矩阵，其中一个是稀疏矩阵的情况，提出了基于稀疏因子模型的正则化最大似然估计的误差界和算法方法。
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10 years ago
压缩感知的迭代硬阈值
本文探讨压缩感知技术中的迭代硬阈值算法的理论分析，证明该算法具有近乎最优的误差保证、鲁棒性、最小的观察数、可用于任何可计算其算符和伴随算符的采样算子、线性问题大小的内存要求、迭代计算复杂度与测量算子或其伴随算子的应用次序相同、仅取决于信号信
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16 years ago
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