会员服务
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
Learning depth-3 circuits via quantum agnostic boosting
Arxiv
0+阅读 · 2月17日
Block-Sample MAC-Bayes Generalization Bounds
Arxiv
0+阅读 · 2月13日
Decoding Golay Codes and their Related Lattices: A PAC Code Perspective
Arxiv
0+阅读 · 2月10日
Robust Online Learning
Arxiv
0+阅读 · 2月6日
Time-uniform conformal and PAC prediction
Arxiv
0+阅读 · 2月6日
EmoSpace: Fine-Grained Emotion Prototype Learning for Immersive Affective Content Generation
Arxiv
0+阅读 · 2月12日
Learning Conditional Averages
Arxiv
0+阅读 · 2月12日
Privately Learning Decision Lists and a Differentially Private Winnow
Arxiv
0+阅读 · 2月7日
PAC to the Future: Zero-Knowledge Proofs of PAC Private Systems
Arxiv
0+阅读 · 2月12日
Elo-Evolve: A Co-evolutionary Framework for Language Model Alignment
Arxiv
0+阅读 · 2月14日
PAC-Bayesian Reinforcement Learning Trains Generalizable Policies
Arxiv
0+阅读 · 2月7日
PAC-Bayesian Generalization Guarantees for Fairness on Stochastic and Deterministic Classifiers
Arxiv
0+阅读 · 2月12日
Resource-Efficient Personal Large Language Models Fine-Tuning with Collaborative Edge Computing
Arxiv
0+阅读 · 2月14日
A variational approach to dimension-free self-normalized concentration
Arxiv
0+阅读 · 2月5日
A Cautionary Note on Quantum Oracles
Arxiv
0+阅读 · 2月3日
参考链接
微信扫码咨询专知VIP会员
Top