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non-euclidean metric space
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度量空间中图嵌入的紧凑快速泛化误差界
本文提出一种新的图嵌入一般化误差的上限,它作为距离表示的函数集的局部 Rademacher 复杂度的评估。我们的上限是几何半径 $R$ 的多项式,可以最快达到 $O (rac {1}{S})$,其中 $S$ 是训练数据大小。
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a year ago
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