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Valiant
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重访Valiant的可学性模型，建立新表征
研究人员重访了Valiant最初于1984年提出的可学性模型，该模型与更常见的PAC学习模型不同，它允许学习者发出成员查询，并要求假设没有假阳性。他们为Valiant模型中的可学性建立了一个新的表征，表明其学习能力严格介于PAC学习和无查询变体之间。该研究还提出了在Valiant框架内学习$d$维半空间的第一个算法，证明了它们具有可查询性。
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论文通过泛化界批评挑战深度学习理论
讨论了两篇论文，一篇是2016年由Zhang等人发表的，另一篇是2019年由Nagarajan和Kolter发表的，它们对深度学习理论产生了影响。2016年的论文表明，标准神经网络可以轻松记住随机数据，挑战了基于假设类复杂度的现有泛化理论。随后的研究试图开发依赖于数据的界限，但2019年的论文被认为是对此类努力的又一次打击，表明一致收敛可能不足以解释深度学习的成功。