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pac-learning
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分布式学习遇上图结构采样
该研究建立了 PAC 学习高维图模型与图结构计数和采样的新联系，使用在线学习框架，给出了新的样本复杂度界限以及面向树形和给定和弦骨架的贝叶斯网络的多项式样本和时间算法。
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2 months ago
IJCAI
常规决策过程中高效的 PAC 强化学习
本文探讨了如何在正则决策流程中实现强化学习，并提出了在一组参数中可以 PAC - 学习这一流程的最优策略。
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3 years ago
AAAI
带 Oracle 查询的顺序模式估计
该文考虑通过查询样本序列来自适应地确定概率分布 P 的模式，涵盖了两种不同的查询模型，并给出了所有查询复杂度的算法和理论下界。
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5 years ago
存在规避对手的 PAC 学习
本文研究机器学习准确率受到恶意攻击的情况下的学习界限问题，扩展了 PAC-learning 框架进行探讨，并考虑对抗性 VC-dimension 的影响。
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6 years ago
分布式学习，通信复杂度和隐私
讨论分布式数据的 PAC 学习问题，分析了涉及的基本通信复杂性问题，包括教学维度和错误绑定。针对特定概念类别，如合取、奇偶函数和决策列表等，给出上下界限。讨论了如何通过增强来在分布式环境下进行一般性通信，以及如何在不确定环境下实现低通信回归
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12 years ago
任意假设类的多示例学习
本文提出了一种新的基于 PAC 学习的算法来处理多实例学习中的分类问题，并进行了理论分析，证明了这种算法的样本复杂度仅与背包的大小呈对数关系。
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13 years ago
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