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English(EN) A functional central limit theorem for kernel gradient flow and infinitesimal gradient boosting

新定理详述核梯度流和提升中的波动

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员为核梯度流和无穷小梯度提升建立了函数中心极限定理。该定理详细说明了该过程在其确定性极限附近的波动，表明重缩放的偏差收敛于高斯过程。分析在再生核希尔伯特空间内进行，将提升过程表征为常微分方程的解。该方法涉及 Banach 空间中 ODE 的一般随机扰动分析，适用于其他领域，并首先在核梯度流上进行了演示，然后应用于更复杂的梯度提升设置。 AI

影响 为理解梯度提升算法的行为提供了理论框架，可能导致更健壮和可预测的模型。

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新定理详述核梯度流和提升中的波动

报道来源 [2]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Cl\'ement Dombry (LMB), Jean-Jil Duchamps (LMB) ·

    核梯度流和无穷小梯度提升的函数中心极限定理

    arXiv:2606.25494v1 Announce Type: cross Abstract: Building on the large-sample analysis of infinitesimal gradient boosting (Dombry and Duchamps, 2024b), we study the fluctuations of the process around its deterministic limit and establish a functional central limit theorem: the r…

  2. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Jean-Jil Duchamps ·

    核梯度流和无穷小梯度提升的一个函数中心极限定理

    Building on the large-sample analysis of infinitesimal gradient boosting (Dombry and Duchamps, 2024b), we study the fluctuations of the process around its deterministic limit and establish a functional central limit theorem: the rescaled deviations converge in distribution to a G…

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