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Random Feature Regression

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  1. RESEARCH · CL_119901 ·

    神经网络初始化谱的新数学模型

    研究人员开发了一个新的数学框架来分析非平方随机矩阵乘积的奇异值谱。该框架可用于理解初始化时深度线性神经网络的特征协方差特征值。该研究引入了几何Dyson布朗运动和Burgers方程来模拟这些谱过程，最终得到自由对数正态律。
  2. RESEARCH · CL_27596 ·

    论文分析数据增强对回归的正则化效应

    研究人员分析了数据增强对监督回归方法的正则化效应，特别是在协变量数量与样本数量成比例的情况下。该研究基于真实数据的总体数量和增强过程的统计数据，精确地描述了测试误差（以均方误差为基础）。这些发现适用于具有错误指定特征映射和仅训练最后一层的模型架构，而网络的其余部分是固定的或随机初始化的。