University of Oxford（牛津大学）

Non-Linear Strategic Classification Made Practical

非线性的策略分类变得实用

Jack Geary, Boyan Gao, Henry Gouk

机构 * School of Informatics, University of Edinburgh（爱丁堡大学信息学院） ； Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系） ； School of Informatics University of Edinburgh（爱丁堡大学信息学院） 纠错

AI总结 针对策略分类中非线性分类器难以处理的问题，提出利用拉格朗日对偶近似最佳响应，结合隐函数定理计算损失梯度，实现非线性策略分类的实用训练算法。

Comments 15 pages, 4 figures, 2 tables

Developmental approach reveals the statistical learning of Neural Language Models: Transformers generalize from the most abstract statistical patterns

发展方法揭示神经语言模型的统计学习：Transformer从最抽象的统计模式中泛化

Wang Bojun, Holly Jenkins, Elizabeth Wonnacott

机构 * Department of Education, University of Oxford（牛津大学教育学院） 纠错

AI总结 本研究采用发展方法，通过训练生成式Transformer模型并分析其内部表征变化，发现神经语言模型先习得最抽象的全局统计知识，后习得局部统计依赖，并提出新的统计学习与语言认知框架。

Comments 10 pages, 7 figures, oral presentation at Interdisciplinary Advances in Statistical Learning