arXiv stat.ML· Rakesh Sengupta·· 12 天前AI 评分33
反向 Gold 定理：基质有界对比学习器仅凭正样本实现语言识别
A Reverse-Gold Theorem: Positive-Data Identification by Substrate-Bounded Contrastive Learners
AI 导读
研究者提出了与 Gold 定理相反的正向结论，证明基于先验递归对比算子和 InfoNCE 式对比估计的有界判别评分器，仅凭正数据即可实现 PAC 条件识别。该学习器自行构建负样本且无需计算全局归一化常数，样本复杂度与容量、轨道大小及 1/ε 呈多项式关系。在间隔条件下该排序可提升为全局成员分类器，并能组合为免归一化的 Metropolis–Hastings 生成器。
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