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该研究提出了一种多项式算法,证明了在高维高斯混合假设下,即使数据受到对手损坏,也可以实现高效可学习性。该算法是第一个可处理 $k=2$ 的高斯混合问题的多项式时间算法,并使用基于 Sum-of-Squares 证明算法的技术,提出了一种新的用于高斯混合的鲁棒可辨识性证明方法和使用 SoS 可证明的反集中方法和新的特征距离度量组来解决问题。

学习线性分类器混合模型的 SQ 下界

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-18T00:00:00Z
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