BriefGPT.xyz
Dec, 2024
克rypton-N：机器学习的反击
Kryptonite-N: Machine Learning Strikes Back
HTML
PDF
Albus Li, Nathan Bailey, Will Sumerfield, Kira Kim
TL;DR
本文针对机器学习的普适函数逼近能力提出了挑战数据集“Kryptonite-N”，旨在反驳该观点。研究表明，通过构造可预测的数据集并结合逻辑回归的多项式扩展与L1正则化，可以在任意维度N下成功应用普适函数逼近。该研究的重要发现为机器学习的理论基础提供了新的视角。
Abstract
Quinn et al propose challenge datasets in their work called ``Kryptonite-N". These datasets aim to counter the universal
Function Approximation
argument of
Machine Learning
, breaking the notation that
→