통계 물리학의 휴리스틱 도구를 사용하여 위원회 기계 모델에 대한 엄밀한 정당화와 근사 메시지 전달(AMP) 알고리즘의 도입을 통해 최적 학습을 수행할 수 있는 경우와 그렇지 않은 경우에 대한 계산적 간극을 밝힘.
