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Eine Raytracing-Methode, die von ergodischen Billards inspiriert ist, wird verwendet, um die theoretisch beste Entscheidungsregel für eine gegebene Menge linear trennbarer Beispiele zu schätzen. Für zufällig verteilte Beispiele stimmt die Billardabschätzung des einzelnen Perceptrons mit der besten durchschnittlichen Generalisierungswahrscheinlichkeit mit bekannten analytischen Ergebnissen überein, während die Generalisierungswahrscheinlichkeit bei echten Klassifikationsproblemen im Vergleich zum maximal stabilen Perceptron konsequent erhöht wird.
P. Ruján (Mittwoch) untersuchte diese Frage.
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