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日期: 2021-01-26 | 来源: HK01 | 有0人参与评论 | 字体: 小 中 大
论文截图（utexas.edu）
最后，他提出了一系列求解矩阵问题的新算法。新算法大致可以分为两类：矩阵分解问题和结构化重建问题。在矩阵分解算法上，针对各种低秩矩阵分解，作者提出了新的算法，包括一些新的固定参数可处理的算法；在结构化重建算法上，针对一些具有结构矩阵的重建任务，给出了新的算法。例如，作者重新考虑了L2/L2的压缩感知问题，提出了编码速度更快和列稀疏更小的算法。此外，作者还给出了针对傅里叶变换（Fourier transform）的快速算法等。
论文作者Zhao Song本科毕业于The Simons Institute for the Theory of Computing，获得了Computer Science学士学位，博士毕业于University of Texas at Austin Computer Science学系，由Eric Price教授指导。在进入得克萨斯大学之前，Zhao Song曾是哈佛大学的访问学者，也在IBM研究中心实习过。
Zhao Song的研究领域广泛，涉及机器学习、理论计算器科学和数学，如深度学习理论、对抗样本、强化学习、线性回归、矩阵/ 张量分解、线性规划、傅立叶变换等。论文被引用次数超过2000次：
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