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Vaishnavh Nagarajan，卡内基梅隆大学（CMU）计算机科学系五年级的博士生。他的兴趣在于机器学习和人工智能的算法和基础方面。目前，他正在研究如何在有监督和无监督的学习环境中从理论上理解深度学习中的泛化。在过去，他从事过更传统的学习理论、多智能体系统和强化学习。

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【NeurIPS2019|杰出新方向论文奖】统一收敛可能无法解释深度学习中的泛化性（Uniform convergence maybe unable to explain generalization in deep learning）
【NeurIPS2019|杰出新方向论文奖】统一收敛可能无法解释深度学习中的泛化性（Uniform convergence maybe unable to explain generalization in deep learning）
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12+阅读 · 2019年12月9日
【NeurIPS2019 论文】一致收敛可能无法解释深度学习中的泛化现象（Uniform convergence may be unable to explain generalization in deep learning）
【NeurIPS2019 论文】一致收敛可能无法解释深度学习中的泛化现象（Uniform convergence may be unable to explain generalization in deep learning）
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3+阅读 · 2019年12月10日
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