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实体 Shuayp Talha Kocabay

Shuayp Talha Kocabay

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  1. RESEARCH · CL_117191 ·

    新研究利用PAC学习解决科学发现的复杂性问题

    一篇新的研究论文通过PAC学习的视角，重点关注组合函数树，探讨了科学发现的样本复杂度。该研究证明了泛化量Rademacher复杂度受限于树的深度及其算子的Lipschitz常数，而不是指数增长。作者开发了一个可训练可微算子树的代码库，并通过实证证明泛化差距与其预测复杂度相关。