彩票假设猜测稀疏子网的存在大型随机初始化的深神经网络，可以在隔离中成功培训。最近的工作已经通过实验观察到这些门票中的一些可以在各种任务中实际重复使用，以某种形式的普遍性暗示。我们正规化这一概念，理论上证明不仅存在此类环球票，而且还不需要进一步培训。我们的证据介绍了一些与强化强烈彩票票据相关的技术创新，包括延长子集合结果的扩展和利用更高量的深度的策略。我们的明确稀疏建设普遍函数家庭可能具有独立的兴趣，因为它们突出了单变量卷积架构引起的代表效益。
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标签排名（LR）对应于学习一个假设的问题，以通过有限一组标签将功能映射到排名。我们采用了对LR的非参数回归方法，并获得了这一基本实际问题的理论绩效保障。我们在无噪声和嘈杂的非参数回归设置中介绍了一个用于标签排名的生成模型，并为两种情况下提供学习算法的示例复杂性界限。在无噪声环境中，我们研究了全排序的LR问题，并在高维制度中使用决策树和随机林提供计算有效的算法。在嘈杂的环境中，我们考虑使用统计观点的不完整和部分排名的LR更通用的情况，并使用多种多组分类的一种方法获得样本复杂性范围。最后，我们与实验补充了我们的理论贡献，旨在了解输入回归噪声如何影响观察到的输出。
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