提出对抗污染下线性动力系统鲁棒估计方法

研究团队提出 RobustLDS，用于从长度为 T 的单条轨迹中、在部分观测被对抗性异常值污染的情况下学习线性动力系统。方法基于最小截断二乘的松弛构造多种估计器并配合交替最小化算法，另有两种利用异常值组稀疏性的估计器。其中带组稀疏惩罚的估计器给出了非渐近误差界，实验表明这些估计器在实践中表现良好。

摘自 arXiv cs.LG

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。