估计不变性条件下的概率差异的样本复杂性界限
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该研究采用三种基于机器学习的方法解决 Sobolev 平滑函数的数值逼近问题，提供了每种方法的泛化误差界限，并利用神经网络进行数值实现，显著提高了评估速度。

Sobolev 平滑函数 数值逼近 机器学习 泛化误差 神经网络
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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