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Ergebnisse für “Sample Complexity”

Neuer Regret‑Bound für Online Q‑Learning ohne Optimismus

Ein neues arXiv‑Veröffentlichungsdokument liefert den ersten hochwahrscheinlichen Regret‑Bound für klassisches Online Q‑Learning in unendli…

arXiv – cs.LG 19.02.2026 05:00

Online-Lernen in CMDPs: Near-Optimale Samplekomplexität erreicht

In der Verstärkungslern‑Forschung stellt die Gewährleistung von Sicherheit ein zentrales Problem dar – besonders in Bereichen wie autonomes…

arXiv – cs.LG 18.02.2026 05:00

Neuer Ansatz: Maschinelles Lernen als verlustbehaftete Kompression

Ein neues arXiv‑Veröffentlichungsdokument präsentiert einen innovativen, informationstheoretischen Blick auf die Generalisierung von Lerna…

arXiv – cs.LG 05.02.2026 05:00

Neue Studie enthüllt, wie Attention bei extremen Sequenzlängen konvergiert

Mit der stetigen Vergrößerung der Kontextfenster in großen Sprachmodellen wird es immer wichtiger, zu verstehen, wie die Attention-Mechanis…

arXiv – cs.LG 12.12.2025 05:00

Skalierungsargumente enthüllen Feature‑Learning und Stichprobenkomplexität

In der aktuellen Forschung zu Deep‑Learning‑Netzwerken stehen zwei zentrale Fragen im Fokus: Wie lernen Netzwerke ihre Features und welches…

arXiv – cs.LG 05.12.2025 05:00

Erster Beweis für effiziente Stichprobenkomplexität bei robusten CMDPs

In einer kürzlich veröffentlichten Arbeit auf arXiv wird ein entscheidender Fortschritt im Bereich der robusten, konstrahierten Markov-Ents…

arXiv – cs.LG 12.11.2025 05:00

<p>Mehr Referenzdaten nötig: Studie zeigt Grenzen Membership‑Inference‑Angriffen</p> <p>Ein neuer Beitrag auf arXiv untersucht, wie viele zusätzliche Daten ein Angreifer benötigt, um festzustellen, ob ein Individuum im Trainingsdatensatz eines Modells enthalten ist. Dabei wird die klassische Membership‑Inference‑Attacke – bei der ein Angreifer das Modelloutput und ein Zielobjekt nutzt – auf die Frage der Sample‑Komplexität fokussiert.</p> <p>Die Autoren konzentrieren sich auf das fundamentale Problem der Ga

arXiv – cs.LG 28.08.2025 05:00