不可知语言识别与生成获近紧速率
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不可知语言识别与生成获近紧速率
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AI 综述
Mikael Møller Høgsgaard 与 Chirag Pabbaraju 在 NeurIPS 论文中提出不可知设定下的语言识别与生成目标：不再要求输入数据来自给定语言集合，也不限制输入分布。两人为这两个问题给出新的刻画和近乎紧的统计速率，使统计保证从强可实现性假设推广到更一般的不可知情形。
AI 根据报道生成 · 4 小时前更新
最新进展11月4日 13:00
无分布假设下的语言识别与生成：NeurIPS 论文给出近乎紧的统计速率报道时间线
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11月4日
- arXiv · cs.AI无分布假设下的语言识别与生成：NeurIPS 论文给出近乎紧的统计速率
一项 NeurIPS 论文去掉了语言识别与生成任务中对输入数据必须来自给定语言集合的强可实现性假设，在完全不限制输入分布的条件下提出新的研究目标，并为两个问题给出新的刻画与近乎紧的统计速率。该结果把这两类任务的统计保证从理想化设定推广到更一般的“不可知”情形。
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- 1011月4日 14:00
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