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finite sample complexity
搜索结果 - 2
用多项式数量的样本来隐私学习高斯混合模型
在满足差分隐私的约束下,研究了估计混合高斯模型问题。通过使用新的框架,证明了高斯模型类的混合模型是可私密学习的,得到了估计混合高斯模型所需的样本数量的有界性,且不对 GMMs 作出任何结构性假设。
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10 months ago
上下文学习的可学习性
本研究提出了一个基于 PAC 理论的框架来探究上下文学习及其可学性,发现在语言模型的参数保持不变的情况下,通过将下游任务的训练示例包含在其输入中,可以调整模型以执行各种下游自然语言处理任务,预训练分布是潜在任务的混合时,这些任务可以通过上下
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a year ago
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