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在高维空间中近似求解公平的 $k$ 最小总半径问题
在 Euclidean 空间中,我们提出了一个在常数 k 下为公平 $k$-min-sum-radii 问题提供 PTAS 的方法,这是该问题的首个 PTAS,适用于不同的群体公平性概念。
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10 months ago
大多数神经网络几乎可学习
该研究提出了一种 PTAS 方法,用于学习随机的常数深度网络,可以较好地适用于学习 Xavier 网络以及 ReLU 等激活函数的情形,并具有准多项式时间复杂度。
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a year ago
集中式和本地式模型的聚类算法
该研究提出了关于最小囊括圆问题的差分隐私算法,达到了在中心模型和本地模型下不错的精度,并演示了如何在这两个模型中使用该算法来近似 $k$-means。
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7 years ago
一种对半空间进行不可知学习的 PTAS 算法
本文提出了一个以多项式回归和定位技术相结合的算法, 用于在 d - 球上均匀分布的情况下,实现对零时最佳半空间分类器的确定性多项式近似方案(PTAS),误差保证为 opt 的 (1+μ)+ε 倍, 并提供了比以前使用定位技术的算法更加优越的
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10 years ago
匿名博弈中的均衡计算
该研究提出了一种高效的近似算法,适用于在匿名游戏中寻找纳什均衡,其中玩家的效用虽然不同,但在其他玩家之间没有区别,该算法适用于玩家众多但策略较少的游戏,可在多项式时间内计算出近似的 “纯纳什均衡”,此近似值的上限是 O (s^2L),此外,
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17 years ago
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