会员服务
PAC学习理论不关心假设选择算法，他关心的是能否从假设空间H中学习一个好的假设h。此理论不关心怎样在假设空间中寻找好的假设，只关心能不能找得到。现在我们在来看一下什么叫“好假设”？只要满足两个条件(PAC辨识条件)即可
A Near-optimal Algorithm for Learning Margin Halfspaces with Massart Noise
Arxiv
0+阅读 · 1月16日
A New Interpretation of the Certainty-Equivalence Approach for PAC Reinforcement Learning with a Generative Model
Arxiv
0+阅读 · 1月5日
Ensuring superior learning outcomes and data security for authorized learner
Arxiv
0+阅读 · 1月1日
A Closer Look at the Learnability of Out-of-Distribution (OOD) Detection
Arxiv
0+阅读 · 1月15日
Stability and List-Replicability for Agnostic Learners
Arxiv
0+阅读 · 1月9日
Efficient PAC Learning of Halfspaces with Constant Malicious Noise Rate
Arxiv
0+阅读 · 1月16日
PAC Learnability of Scenario Decision-Making Algorithms: Necessary and Sufficient Conditions
Arxiv
0+阅读 · 1月15日
The Good, the Bad, and the (Un)Usable: A Rapid Literature Review on Privacy as Code
Arxiv
1+阅读 · 2024年12月21日
Unified Algorithms for RL with Decision-Estimation Coefficients: PAC, Reward-Free, Preference-Based Learning, and Beyond
Arxiv
1+阅读 · 2024年12月22日
Cage: Hardware-Accelerated Safe WebAssembly
Arxiv
1+阅读 · 2024年12月19日
Cage: Hardware-Accelerated Safe WebAssembly
Arxiv
1+阅读 · 2024年12月17日
PAC codes with Bounded-Complexity Sequential Decoding: Pareto Distribution and Code Design
Arxiv
0+阅读 · 2024年12月8日
Fundus Image-based Visual Acuity Assessment with PAC-Guarantees
Arxiv
0+阅读 · 2024年12月9日
PAC Privacy Preserving Diffusion Models
Arxiv
0+阅读 · 2024年12月6日
Universal Rates of Empirical Risk Minimization
Arxiv
0+阅读 · 2024年12月3日
参考链接
微信扫码咨询专知VIP会员
Top