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广义谱方法的随机特征逼近
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
随机特征逼近是加速大规模算法中核方法的流行技术之一。本文分析了与随机特征相结合的谱正则化方法的泛化性质，并在适当的源条件下获得了最佳学习速率。这对深度神经网络分析提供了理论方法。
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关键要点
- 随机特征逼近是加速大规模算法中核方法的流行技术之一。
- 本文分析了与随机特征相结合的谱正则化方法的泛化性质。
- 研究包括梯度下降等具有隐式正则化的核方法和Tikhonov正则化等明确方法。
- 在适当的源条件下，获得了最佳学习速率。
- 研究结果改进或完善了先前在特定核算法相关设置中获得的结果。
- 该研究为深度神经网络分析提供了理论方法。
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