10:11
官方账号arXiv cs.LG@Andrea Agazzi, Eloy Mosig García, Dario Trevisan
推荐理由：这篇论文用张量程序证明了随机神经网络的高斯过程极限误差随宽度平方根倒数衰减，还覆盖了Transformer，想细看理论可以读。
Gaussian Process
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7月8日
10:11
该论文通过张量程序框架，研究了随机神经网络的无限宽度高斯过程极限。主要结果给出了有限网络与高斯过程极限之间的Wasserstein距离定量误差界，阶为宽度平方根倒数。该框架与架构无关，适用于前馈网络、递归网络和Transformer型架构。
6月17日
10:21
10:21
官方账号arXiv cs.LG@Tomasz Maciazek
精选
推荐理由：这篇论文分析了GP后验采样的隐私性，不用额外加噪就能获得DP保证，还给了Rényi-DP界限。和标准加噪方法比，它更巧妙地利用了内生随机性。