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Gaussian universality
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新Lasso普遍性定理发布，适用于稀疏模型
研究人员发表了一篇论文，详细介绍了Lasso估计方法的Gaussian普遍性定理。该定理适用于稀疏模型中具有线性相关协变量的情况，允许比以往研究更一般的行和列同时依赖结构。研究结果得到了各种稀疏模型下数值例证的支持。
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新理论将高斯普适性和CGMT扩展到依赖数据设置
研究人员已将高斯普适性和凸高斯极小极大定理（CGMT）的原理扩展到依赖数据设置。这项工作表明，即使存在块依赖、m依赖和某些混合条件，高斯普适性仍适用于高维逻辑回归。此外，已开发了一个新的CGMT框架来解释协变量和观测值中的相关性。这些进展有助于更好地理解数据增强实践对深度学习中渐近风险的影响。