谱算法的泛化误差

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

研究关于核方法泛化误差的精确估计，探讨核函数和神经网络之间的相似性，并引入一族特定的光谱算法，通过学习特征来推导出这种估计，从而给出了高维高斯和低维平移不变模型下的全面损失渐近表达，以及对于噪声观测的损失局部化和非光谱问题具有普适性的猜想。

研究者们通过高斯过程和统计物理学的方法，得到了关于内核回归广义性能的分析表达式，适用于具有广泛神经网络的情况。他们发现随着训练集大小的增长，核机和神经网络逐渐适应目标功能的更高频谱模式，并通过模拟实验证实了他们的理论。

内核回归 模拟实验证实 神经网络 算法 统计物理学 高斯过程
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