多項式の超非特異分解とロバストな低次PTFの学習への応用

多項式閾値関数を強汚染モデルの下で効率的に学習するアルゴリズムを提案する。アルゴリズムは、多項式の超非特異分解と局所化手法を組み合わせることで、従来の手法よりも大幅に良い誤り保証を達成する。