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kernel eigenbasis

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  1. TOOL · CL_352048 ·

    核方法表明上下文学习不需要特征学习

    一篇新的arXiv论文通过研究旋转不变核方法如何学习上下文学习（ICL）的线性回归任务，来探讨上下文学习。研究表明，随着样本量的增加，核方法会逐渐学习到记忆解决方案的更高阶分量，这与训练数据的高阶统计量有关。该研究表明，ICL中的泛化可能是一种对记忆解决方案的欠拟合，并且由于核方法可以实现泛化，因此特征学习对于ICL并非必需。