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Gaussian sequence
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新理论详述长程依赖数据的机器学习
一篇新研究论文介绍了一种精确的学习理论，用于在具有长程依赖性的数据上，使用加权经验风险最小化训练的平滑参数模型。该研究关注具有规则变化样本权重的平稳高斯序列，详细说明了学习过程如何收敛以及学习轨迹的几何形状。研究结果通过时间序列预测和分类的示例进行了说明。
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新理论解释深度残差网络中的关联初始化
研究人员开发了一个新的理论框架，用于理解具有跨层关联初始化的深度残差网络的行为。他们的工作扩展了先前的猜想，证明了这些关联初始化可以在不同的随机微分方程模型之间连续过渡。该研究确定了一个关键的缩放因子和一个由Hermite过程驱动的Young微分方程控制的独特渐近极限，在某些条件下，该方程可以简化为分数布朗运动。