फील्ड्स मेडल विजेता वांग होंग ने NeurIPS में भी प्रकाशन किया

नवनिर्मित फील्ड्स मेडलिस्ट वांग होंग ने न्यूरआईपीएस 2019 में एक सह-लेखक के रूप में कम-रैंक मैट्रिक्स अनुमान पर एक पेपर प्रस्तुत किया, जो मशीन लर्निंग और डेटा विश्लेषण का एक मौलिक कार्य है। इस पेपर ने कॉलम सबसेट सिलेक्शन (सीएसएस) एल्गोरिदम के अनुमान अनुपात सीमा को बेहतर किया: 1 ≤ p ≤ 2 के लिए, यह (k+1)^(1/p) प्राप्त करता है; p ≥ 2 के लिए, यह (k+1)^(1-1/p) प्राप्त करता है, जो पिछले O(k+1) सीमा से अधिक सटीक है। मुख्य नवाचार हार्मोनिक विश्लेषण से रीज़-थोरिन अंतर्वेशन प्रमेय का उपयोग था, जो उस समय सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान में आमतौर पर उपयोग नहीं किया जाता था। समीक्षकों ने इसे मुख्य तकनीकी योगदान बताया और पेपर को ठोस कहा। उल्लेखनीय है कि वांग के होमपेज पर लगभग 40 पेपरों में से यह एकमात्र ऐसा है जिसमें सीधा लिंक नहीं है। यह पेपर इस बात का उदाहरण है कि कैसे शुद्ध गणित मशीन लर्निंग समस्याओं को हल कर सकता है, और यह न्यूरआईपीएस 2026 के सिद्धांत योगदान के लिए नए समीक्षा दिशानिर्देशों से मेल खाता है, जो गणितीय कठोरता और अंतर-विषयक पद्धति को महत्व देते हैं।