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噪声误导稀疏目标上的旋转不变算法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
添加噪音后，旋转不变算法在观察到d个或更多实例之后仍然次优。通过对旋转对称问题的贝叶斯最优算法的下界证明，以及对简单的非旋转不变算法在同一问题中的更低上界证明，证明了这一点。分析了一些简单情况下许多标准优化算法的梯度流轨迹，展示了它们朝向或远离稀疏目标的方向发展。轨迹分类方法在设计能够利用稀疏目标的算法中将是有用的，证明下界的方法对于分析其他拥有不同不变性类别的算法族将是至关重要的。
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关键要点
- 添加噪音后，旋转不变算法在观察到d个或更多实例之后仍然是次优的。
- 通过对旋转对称问题的贝叶斯最优算法的下界证明了旋转不变算法的次优性。
- 对简单的非旋转不变算法在同一问题中进行了更低的上界证明。
- 分析了许多标准优化算法的梯度流轨迹，展示了它们朝向或远离稀疏目标的方向发展。
- 轨迹分类方法在设计能够利用稀疏目标的算法中将是有用的。
- 证明下界的方法对于分析其他拥有不同不变性类别的算法族将是至关重要的。
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