We present some learning theory results on vector-valued reproducing kernel Hilbert space (RKHS) regression, where the input space is allowed to be non-compact and the output space is a (possibly infinite-dimensional) Hilbert space.


翻译:我们展示了一些关于矢量价值的复制内核Hilbert空间(RKHS)回归的学习理论结果,允许输入空间不兼容,输出空间(可能无限)Hilbert空间。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【课程推荐】 深度学习中的几何(Geometry of Deep Learning)
专知会员服务
57+阅读 · 2019年11月10日
计算机类 | 低难度国际会议信息6条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月28日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2018年10月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年1月20日
Generalization and Regularization in DQN
Arxiv
6+阅读 · 2019年1月30日
Arxiv
4+阅读 · 2018年2月19日
VIP会员
相关资讯
计算机类 | 低难度国际会议信息6条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月28日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2018年10月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员