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Hopkins-Kane-Lovett-Mahajan

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  1. TOOL · CL_117979 ·

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    研究人员开发了一种新的算法，可以在不依赖合成数据的情况下学习半空间，解决了计算几何学中一个长期存在的挑战。该算法在从大小为 D 的集合中学习具有法向量的半空间时，实现了 $\Theta(D + \log n)$ 的紧密界限。这种方法还为 PAC 学习产生了近乎最优的算法，即使存在对抗性破坏，也需要 $O(\min(D + \log(1/\varepsilon), 1/\varepsilon) \cdot \log D)$ 次查询即可在…