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该论文对在随机扩展LDPC码的码字上训练的稠密联想记忆进行了理论分析，发现了一种类似grokking的从记忆到泛化的转变现象。论文提出了一种阈值化学习规则，仅需O(log n)个训练样本即可实现样本高效学习，并能促成潜在变量表示的涌现。