diffusion probabilistic models have been successfully used to generate data
from noise. However, most diffusion models are computationally expensive and
difficult to interpret with a lack of theoretical justification. Random feature
models on the other hand have gained popularity due t
通过分析随机特征模型在高斯数据的一般监督学习问题中的泛化性能，我们建立了一个在输入维度上的两个主要控制参数：随机特征的数量 N 和训练集的大小 P，都以输入维度 D 为幂次关系的等效多项式模型。我们的结果证明了 N、P 和 D 之间的比例关系，并与数值实验结果定量一致，同时远离渐近极限 D→∞，其中至少一个介于 P/D^K 和 N/D^L 之间的参数保持有限。