2. 2022年《几何深度学习》课程 第二讲 高维学习（Joan Bruna）

第二节课：高维 学习【没听懂的一节课。..】

本节大纲

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Data

数据=> 满足某种分布，模型=>近似，评估方法=>误差度量

data x 来源于数据分布，在图中 流形曲面上是正确的分布，而不在流形曲面上 是噪声

我们需要 假设v分布是合理的，f* 是合理的，才能保证算法正确

γ(f) : 复杂度

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Error Metric

随机变量，期望？【没懂..】

最小化 风险

Basic Decpmposition of Error[没懂..]

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高维学习的挑战

三种误差来源？

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？

通用近似定理 ？

局部最小值？

--总结