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Accelerating nuclear-norm regularized low-rank matrix optimization through Burer-Monteiro decomposition

通过布勒-蒙特罗分解加速核范数正则化的低秩矩阵优化

Ching-pei Lee, Ling Liang, Tianyun Tang, Kim-Chuan Toh

机构 * Institute of Statistical Mathematics（统计数学研究所） ； Department of Mathematics University of Maryland at College Park（大学数学系） ； Institute of Operations Research and Analytics National University of Singapore（运营研究与分析国家大学研究所） ； Department of Mathematics and Institute of Operations Research and Analytics National University of Singapore（大学数学系和运营研究与分析国家大学研究所） 纠错

AI总结 BM-Global通过布勒-蒙特罗分解加速核范数正则化的低秩矩阵优化，实现快速收敛和高效参数调优。

Comments Removed a wrong claim in Theorem 5

Journal ref Journal of Machine Learning Research 2024

Provable Offline Reinforcement Learning for Structured Cyclic MDPs

可证明的结构循环马尔可夫决策过程的离线强化学习

Kyungbok Lee, Angelica Cristello Sarteau, Michael R. Kosorok

机构 * Vanderbilt University Medical Center（范德比尔特大学医学中心） 纠错

AI总结 CycleFQI通过模块化结构框架解决循环MDP中的离线学习问题，通过阶段特定的Q函数实现次优误差界和收敛速度分析，有效应对高维问题。

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