On the Minimal Degree Bias in Generalization on the Unseen for non-Boolean Functions
我们研究了随机特征 (RF) 模型和 Transformer 的域外泛化。我们首先证明，在“在看不见的 (GOTU) 上泛化”设置中，训练数据在域的某些部分完全可见，但在另一部分进行测试，对于小特征范围内的 RF 模型，收敛发生在最小程度的插值器上，就像布尔情况一样 (Abbe 等人，2023)。然后，我们考虑稀疏目标范围，并解释该范围与小特征范围的关系，但使用不同的正则化项，可以改变图片……
由IEEE计算机学会数学基础计算机基础委员会赞助的第66届计算机科学基础研讨会（2025年）将于12月14日至17日在澳大利亚悉尼举行。介绍了有关计算理论的新的和原始研究的论文。典型但不是独家感兴趣的主题包括：算法编码理论，代数计算，算法图理论，算法游戏理论，算法和数据结构，布尔函数的分析，近似算法，平均库复杂性，逻辑，计算，计算，计算，计算，计算，计算，计算，计算，计算复杂性，沟通复杂性，电路复杂性，组合优化，计算游戏理论，计算几何学，计算学习理论，连续优化，加密，机器学习的基础，在线算法，优化，并行和分布式算法，参数化算法，随机算法，随机算法，Sublinear Algorithm，Sub
给定一个由输入/输出对组成的数据集，如何找到与数据一致的小 DNF？这个问题称为 DNF 最小化，在计算机科学史上以各种形式出现。在这篇由两部分组成的博客文章中，我将调查一些关于这个问题的复杂性的结果以及与学习 DNF 的一些联系。历史和动机。几十年来，DNF 最小化一直是逻辑综合界的核心问题。在这个领域，这个问题被称为“两级逻辑综合”。它有着悠久的历史，可以追溯到 1952 年奎因写的一篇名为“简化真值函数的问题”的论文。奎因的论文在某种程度上是对香农硕士论文“继电器和开关电路的符号分析”的回应，该论文将布尔代数引入了电路设计的研究。奎因对以下问题感兴趣。给定一个布尔函数（作为真值表），找到
