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标签:L1逼近×
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
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6月12日
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AITOP6月12日 12:57
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6月11日
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AITOP6月11日 15:28
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5月11日
11:42
11:42arXiv cs.LG(学术论文)
该论文研究了高斯分布下非负L1逼近多项式的存在性。非负L1逼近多项式要求多项式在逼近指示函数时保持非负性,比标准L1逼近更强,但比夹逼多项式更弱。作者证明:任何高斯表面积为Γ的标准高斯集类,都存在次数为O~(Γ²/ε²)的非负多项式实现ε-L1逼近。该结果与非负性约束下的最佳已知度界匹配,为非正例的平滑学习等应用提供了理论支撑。
论文理论L1逼近高斯分布机器学习理论

推荐理由:该结果统一了高斯表面理论与L1逼近的度界,为非负多项式在平滑学习中的应用提供了理论基础,对理论计算机科学中指标函数逼近研究具有参考价值。
原文
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