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官方账号arXiv cs.LG@Grégoire Sergeant-Perthuis, Elias Tsigaridas, Jules Tsukahara
推荐理由：这篇论文提出了一种计算学习系数的新方法，适用于多项式神经网络等模型，为采样估计器提供基准，值得一读。
Kullback-Leibler距离
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8月21日
11:00
本文提出了一种新的确定性算法，用于精确计算任何二维模型的学习系数，这些系数与多项式的Kullback-Leibler距离接触等价。该算法适用于多项式神经网络等模型，为采样估计器提供基准，并揭示了学习系数中的代数结构。