机构名称：
¥ 2.0
这里有一些适合此形式的问题的例子：1。在监督学习中，𝐻可能是训练损失，𝑥一组神经网络权重，𝒟数据点及其标签2。我们可能想找到最有效的方法来访问图表上的所有节点。在这种情况下，描述了图的节点和边缘，𝑥是所选边缘集的表示，如果不编码有效的路径和∞（或一个非常大的数字），则可以是𝑥的成本，如果没有编码有效的路径。3。满意度：𝑥∈{0，1}𝑁是一个必须满足约束收藏的布尔值。在这种情况下，逻辑约束（子句）是参数𝒟。𝐻（𝑥）可以是𝑥违反的约束数量。4。嘈杂数据中结构的恢复：𝑥我们对结构的猜测是观察到的嘈杂数据的实例。例如，PCA试图识别数据中最大变化的方向。使用复制方法，我们可以询问估计的顶部特征向量的准确性如何随噪声降解。
机器学习理论家的副本方法
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