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高阶正则化在机器学习和基于学习的控制中的应用
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内容提要
本研究提出了一种新颖的高阶正则化方法（HR），旨在解决机器学习中正则化技术的不足。该方法确保了近似算法的收敛性，增强了正则化与可解释学习的联系，显著提升了神经网络的可泛化性和输出解释能力。
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关键要点
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本研究提出了一种新颖的高阶正则化方法（HR），旨在解决机器学习中正则化技术的不足。
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高阶正则化方法确保了近似算法的收敛性。
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该方法增强了正则化与可解释学习之间的联系。
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高阶正则化显著提升了神经网络的可泛化性和输出解释能力。
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