single-index models | BriefGPT

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通过 Hellinger 相关性增强充分降维
本文提出了一种新的理论和方法，用于单指数模型中的充分降维 (SDR)，SDR 是基于条件独立性的监督降维的一个子领域。利用 Hellinger 相关作为一种依赖度量，我们开发了一种能够有效检测降维子空间的方法，并给出了理论解释。通过大量的数
PDFa month ago
学习高斯单指标模型的计算复杂性
单指标模型是高维回归问题，根据未知的一维投影通过非线性、潜在非确定性的变换，标签与输入相关，涵盖了广泛的统计推断任务，提供了在高维领域研究统计和计算权衡的丰富模版。我们证明了在统计查询（SQ）和低次多项式（LDP）框架内计算高效算法所需的样
PDF4 months ago
通过对齐锐度强大地学习单指数模型
在罚函数为 $L_2^2$ 的超验模型中，我们研究了学习单指数模型的问题，并提出了一种高效的学习算法，它在一系列分布和广泛类别的单调和 Lipschitz 链函数下，能够以常数因子逼近最优损失。这是第一个高效的常数因子逼近超验学习器，甚至适
PDF4 months ago
使用全能预测器进行单指数模型的不可知学习
本论文给出了学习任意单指标模型的全新结果，其中所需的激活函数参数满足 Lipschitz 范数和单调性，算法及分析基于 Bregman 距离和匹配损失的联系，同时也对 GLMtron 和逻辑回归等算法在普遍学习场景给出了新的保证。
PDFa year ago
使用浅层神经网络学习单指数模型
本文研究了一种自然的浅层神经网络，通过梯度流学习单指数模型，表明这种方法的优化效果良好，并且具有与半参数方法相当的泛化能力。
PDF2 years ago