minimax optimal rates | BriefGPT

关键词minimax optimal rates

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使用过参数化的浅层 ReLU 神经网络进行非参数回归
对于从某些光滑函数类中学习函数的任务，如果权重限制或正则化得当，超参数化神经网络可以实现最小极值收敛率 (加上对数因子)。
PDFa year ago
浅层 ReLU$^k$ 神经网络的最优逼近速率及其在非参数回归中的应用
研究了一些与浅层 ReLU$^k$ 神经网络相对应的变分空间的近似容量，证明了这些空间包含充分平滑的函数与有限变化范数。此外，还建立了以变化范数为基础的逼近率与神经元数量的最佳逼近率，并且证明了浅层 ReLU$^k$ 神经网络可以实现学习
PDFa year ago
ICMLkNN 分类器对未知非对称标签噪声具有快速识别率
研究在类别依赖的非对称标签噪声存在下的分类问题，提出了一种基于 Robust kNN 分类器的方法实现了纯净样本设定下的极小化最优率，同时提出了一种仅需少量假设的函数最大值估计方法。
PDF5 years ago
DBSCAN++：快速和可伸缩密度聚类
提出了 DBSCAN ++ 密度聚类的简单改进方法，其只需要计算所选点的密度，可在大型数据集上提供与传统 DBSCAN 相媲美的性能和稳健性，同时运行时间很短。还证明了其在估计速率方面达到了最佳的极小极大值，这一质量可能是独立利益的。
PDF6 years ago
噪声输入下从低秩张量恢复的统计最优和计算高效方法
本研究提出了一种基于幂迭代和二阶谱初始化的计算低秩张量的方法，该方法能够实现低噪声干扰下的统计和计算效率，并能够达到最优收敛速率。
PDF7 years ago
通过阈值 Wirtinger 流优化噪声稀疏相位恢复的收敛速率
本文提出了一个新的基于阈值梯度下降算法的 “嘈杂稀疏相位恢复” 问题的估计方法，并证明它在一定范围的稀疏水平上可以自适应地达到最小大误差速率。
PDF9 years ago