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gaussian data
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多项式阈值函数可测学习
该研究论文介绍了可测试学习的概念，并研究了在测试者接受标准高斯数据的情况下，多项式阈值函数的可测试学习。研究结果表明，任意常数阶的多项式阈值函数在多项式时间内可以以超出误差 ε 的程度可测试地学习，与测试属性的典型模型相匹配。同时，该研究证
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24 days ago
MM
随机特征与多项式规则
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
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5 months ago
超越高斯数据的单指数模型
通过研究在浅层神经网络中使用梯度下降方法的稀疏高维函数，展示了它们在线性模型之外进行特征学习的能力。本研究扩展了这一框架，探索了高斯设置以外的情景，并通过假设在高维情形下可以有效地恢复未知方向。
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a year ago
平方根 Lipschitz Loss 下的一致收敛
本文研究基于 Rademacher 复杂度和平方根标量损失函数的 Lipschitz 常数，以高斯数据的泛化一致性保证为例，并处理了广泛的平方根 Lipschitz 损失函数的类别，包括适用于相位恢复和 ReLU 回归的非平滑损失函数，从而
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a year ago
愚蠢的群体支持良性过度拟合
研究了稀疏插值程序在高参数化区域中对于高斯数据的线性回归问题的超额风险的下界，并将该结果应用于芯片追踪问题，从而揭示出一种类似于 “群众智慧” 的效应，即通过在多个方向上分散 “噪声” 来减少风险。
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3 years ago
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