Alon
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1 天有情绪数据
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新研究阐明了机器学习可学习性的最佳尺度
一篇题为“Scale-Sensitive Shattering: Learnability and Evaluability at Optimal Scale”的新研究论文深入探讨了实值函数类在最佳尺度上表现出一致收敛性和可学习性的问题。该研究建立了PAC学习定理的尺度敏感泛化，证明了一致收敛性、无偏学习性以及特定尺度下fat-shattering维度的有限性之间的等价关系。这项工作通过提供控制可学习性的精确尺度并改进度量熵的现有界限…
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Corma首席执行官：AI助力网络防御，但人类监督至关重要
Corma首席执行官Alon将抵御网络攻击的挑战比作遛狗。他强调，虽然AI可以在这些努力中提供帮助，但它并非万能解决方案，人类监督对于有效的安全仍然至关重要。
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L_p空间中部分概念类的新VC维度界限
研究人员已将VC维度的概念扩展到部分函数，特别关注实数Banach空间中的几何部分概念类（PCCs）。他们为L_p空间中扩展球的VC维度建立了无维度的上界，这些上界独立于环境维度和底层测度空间。这些发现建立在欧几里得空间先前工作的基础上，并包括匹配的下界以及L_p空间中新的稠密邻域引理，利用了泛函分析技术和一个无维度的Radon定理。
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新理论定义了机器学习模型可学习性的最优规模
研究人员引入了一个名为Scale-Sensitive Shattering的新理论框架，用于理解机器学习模型可学习性和均匀收敛的最优规模。研究结果在特定规模下建立了均匀收敛、无偏学习和fat-shattering维度之间的等价关系。这项工作反驳了一个长期存在的猜想，并为度量熵提供了更紧密的界限，对积分概率度量具有启示意义。