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Learning the Sherrington-Kirkpatrick Model Even at Low Temperatures
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内容提要
本研究探讨在随机选择边权的无向图模型中学习Sherrington-Kirkpatrick模型参数的问题，提出了一种增量权重更新算法，该算法能够在多项式时间内学习参数，分析相对简单，即使在高温模式之外。
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关键要点
- 本研究探讨在随机选择边权的无向图模型中学习Sherrington-Kirkpatrick模型参数的问题。
- 提出了一种增量权重更新算法，该算法能够在多项式时间内学习参数。
- 该算法的分析相对简单，仅使用了次高斯集中。
- 研究表明，即使在高温模式之外，算法仍然有效。
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