human: Given a node-centered hypergraph: <hypergraph>, where nodes represent papers and hyperedges represent groups of papers sharing a common citing paper.

Details of the hypergraph:
Center node: "Penalisation multiple adaptative un nouvel algorithme de regression, la penalisation multiple adapta-tive. Cet algorithme represente"
  Abstract: Chaque parametre du modele est penalise individuellement. Le reglage de ces penalisations se fait automatiquement a partir de la definition d'un hyperparametre de regularisation globale. Cet hyperparametre, qui controle la complexite du regresseur, peut ^etre estime par des techniques de reechantillonnage. Nous montrons experimentalement les performances et la stabilite de la penalisation multiple adaptative dans le cadre de la regression lineaire. Nous avons choisi des problemes pour lesquels le probleme du controle de la complexite est particulierement crucial, comme dans le cadre plus general de l'estimation fonctionnelle. Les comparaisons avec les moindres carres regularises et la selection de variables nous permettent de deduire les conditions d'application de chaque algorithme de penalisation. Lors des simulations, nous testons egalement plusieurs techniques de reechantillonnage. Ces techniques sont utilisees pour selectionner la complexite optimale des estimateurs de la fonction de regression. Nous comparons les pertes occasionnees par chacune d'entre elles lors de la selection de modeles sous-optimaux. Nous regardons egalement si elles permettent de determiner l'estimateur de la fonction de regression minimisant l'erreur en generalisation parmi les differentes methodes de penalisation en competition.

Connected through hyperedge HE-1 (induced by source paper "A comparison of some error estimates for neural network models  Summary"):
  with members:
    - "Book Review  Introduction to the Theory of Neural Computation Reviewed by: 2"
    - "A Practical Bayesian Framework for Backprop Networks"
    - "Brief Papers Computing Second Derivatives in Feed-Forward Networks: A Review"
    - "Evaluating Neural Network Predictors by Bootstrapping"
    - "Predictions with Confidence Intervals (Local Error Bars)"

Connected through hyperedge HE-2 (induced by source paper "Adaptive Noise Injection for Input Variables Relevance Determination"):
  with members:
    - "Flexible Metric Nearest Neighbor Classiflcation"
    - "From Data Distributions to Regularization in Invariant Learning"
    - "Least Absolute Shrinkage is Equivalent to Quadratic Penalization"

Connected through hyperedge HE-3 (induced by source paper "Regression shrinkage and selection via the lasso"):
  with members:
    - "Least Absolute Shrinkage is Equivalent to Quadratic Penalization"
    - "A proposal for variable selection in the Cox model"

Question: Please tell me which class the center node belongs to. The 7 classes are: Neural_Networks, Reinforcement_Learning, Probabilistic_Methods, Theory, Genetic_Algorithms, Case_Based, Rule_Learning. Directly output the class name.

gpt: Neural_Networks