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PAC学习理论不关心假设选择算法，他关心的是能否从假设空间H中学习一个好的假设h。此理论不关心怎样在假设空间中寻找好的假设，只关心能不能找得到。现在我们在来看一下什么叫“好假设”？只要满足两个条件(PAC辨识条件)即可
Private Linear Regression with Differential Privacy and PAC Privacy
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On Agnostic PAC Learning in the Small Error Regime
Arxiv
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AlignDP: Hybrid Differential Privacy with Rarity-Aware Protection for LLMs
Arxiv
0+阅读 · 2025年12月19日
StereoSpace: Depth-Free Synthesis of Stereo Geometry via End-to-End Diffusion in a Canonical Space
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Some theoretical improvements on the tightness of PAC-Bayes risk certificates for neural networks
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Eliminating the Hidden Cost of Zone Management in ZNS SSDs
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Proper Learnability and the Role of Unlabeled Data
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ARPaCCino: An Agentic-RAG for Policy as Code Compliance
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PAC-Bayes Bounds for Multivariate Linear Regression and Linear Autoencoders
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Two-Edge Connectivity via Pac-Man Gluing
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Optimal Control of the Future via Prospective Foraging
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Selective Risk Certification for LLM Outputs via Information-Lift Statistics: PAC-Bayes, Robustness, and Skeleton Design
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PAC-Bayes Meets Online Contextual Optimization
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How Many Domains Suffice for Domain Generalization? A Tight Characterization via the Domain Shattering Dimension
Arxiv
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Remarks on a recent preprint of Chernikov and Towsner
Arxiv
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参考链接
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