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Renato Ferreira Pinto Jr.
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层级分布 · 90 天
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揭示用于测试概率分布的新框架
研究人员开发了一个新的概率分布测试框架，特别适用于高维或连续域。该方法使用来自未知分布的样本，将其与固定的参考分布进行比较，其灵感来源于伪随机性和积分概率度量的概念。研究揭示了可测试学习、学习算法验证和结构化分布测试之间的联系，从而在这些领域取得了新成果，包括在可测试的proper learners和验证协议方面的进展。
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高斯空间上学习和测试凸函数的新算法
研究人员开发了在高维高斯空间中学习和测试凸函数的新算法。所提出的Lipschitz凸函数的不可知 Proper 学习算法以\(\varepsilon\)的误差实现了\(n^{O(1/\\varepsilon^2)}\)的样本复杂度。作为补充，在相关统计查询（CSQ）模型中建立了\(n^{\\mathrm{poly}(1/\\varepsilon)}\)样本的下界。该工作还提出了一个具有相似样本复杂度的凸性容错测试器和一个需要\(O(\…