华中科技大学主页平台管理系统廖振宇--中文主页-- Fanghui Liu, Zhenyu Liao, and Johan Suykens. Kernel Regression in High Dimension: Refined Analysis beyond Double Descent. International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS). Vol. 130. PMLR, 13–15 Apr 2021, pp.649–657.

廖振宇

副研究员（自然科学）

博士生导师

硕士生导师

性别：男

在职信息：在职

所在单位：电子信息与通信学院

学历：研究生(博士)毕业

学位：工学博士学位

学科：信号与信息处理
信号与信息处理

同专业博导同专业硕导团队成员

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论文成果

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Fanghui Liu, Zhenyu Liao, and Johan Suykens. Kernel Regression in High Dimension: Refined Analysis beyond Double Descent. International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS). Vol. 130. PMLR, 13–15 Apr 2021, pp.649–657.

发布时间：2022-02-21 点击次数：

上一条：Zhenyu Liao, Romain Couillet, and Michael W. Mahoney. A Random Matrix Analysis of Random Fourier Features: Beyond the Gaussian Kernel, A Precise Phase Transition, and the Corresponding Double Descent. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). Vol. 33. Curran Associates, Inc., 2020, pp.13939–13950.

下一条：Zhenyu Liao, Romain Couillet, and Michael W. Mahoney. Sparse Quantized Spectral Clustering. International Conference on Learning Representations (ICLR). 2021.

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