开放问题：极大似然半定松弛的紧性

Afonso S.Bandeira、Yuehaw Khoo、Amit Singer
第27届学习理论大会论文集，2014年第35:1265-1267页。

摘要

我们观察到一个有趣但无法解释的现象：基于半定规划（SDP）的最大似然估计松弛（MLE）在有噪声数据的恢复问题中往往很紧，即使MLE不能准确恢复基本事实。一些结果表明，在有可能从MLE中准确恢复的情况下，基于SDP的放松疗法具有紧密性。然而，据我们所知，他们的紧密性在这个制度之外是无法理解的。作为一个示例，我们重点讨论广义Procrustes问题。

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尾注
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Bandeira，A.S.、Khoo，Y.和Singer，A..（2014）。开放问题：极大似然半定松弛的紧性。第27届学习理论大会论文集，英寸机器学习研究进展35:1265-1267网址：https://proceedings.mlr.press/v35/bandeira14.html。

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