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谱 Frank-Wolfe 算法：严格互补性和线性收敛性
本研究提出一种新颖的基于谱 Frank-Wolfe 算法来处理凸优化问题的方法，该算法采用快速计算梯度的少量特征向量，并在每次迭代中解决一个小规模的 SDP 问题，以克服传统 Frank-Wolfe 算法由于忽略特征值重合而导致的收敛缓慢的
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4 years ago
基于感知器自运动的全局优化外在标定
使用 QCQP 和 SDP 求解算法，可以快速高效地获得两个独立传感器之间的外部校准参数，且具有全局最优性，同时本文还提出了必要的可观测性条件，来验证算法的实际性能。
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6 years ago
混合模型、鲁棒性和平方和证明
本文基于 Sum of Squares 方法，探讨了用于高维下学习高度分离的高斯混合物和鲁棒均值估计的新有效算法，进一步优化了以往算法的统计保障。通过在高度分离的高斯混合物和穿插噪音后的子高斯分布上实现均值估计，我们的方法多次突破优化算法的
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7 years ago
半正定松弛局部稳定性
研究了二次约束二次规划及其半定松弛的一个参数化族，并给出了在参数值改变时半定松弛的精确性条件，在估计问题中有广泛应用，并可用于分析一般多项式优化问题的松弛稳定性。
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7 years ago
半定规划层次结构在图模型推断中的应用
本文提出使用具有两个创新的二进制 SDP 松弛，同时聚焦于计算效率的 SOS 层次结构进行 MAP 推理，该算法在实际问题如图像去噪和 Ising 自旋玻璃方面表现优于 BP 和 GBP。
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7 years ago
解决二元二次问题的快速半正定方法
本文介绍了一种针对大规模问题的新型 SDP 公式，具有类似于传统 SDP 公式的松弛界限及较高的计算效率，可用于解决各种应用程序，包括聚类，图像分割，共同分割和注册。
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11 years ago
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