Fugu-MT 論文翻訳(概要): Regularised Least-Squares Regression with Infinite-Dimensional Output Space

論文の概要: Regularised Least-Squares Regression with Infinite-Dimensional Output Space

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10973v7
Date: Wed, 16 Feb 2022 06:11:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-04 23:05:43.724387
Title: Regularised Least-Squares Regression with Infinite-Dimensional Output Space
Title（参考訳）: 無限次元出力空間をもつ正則化最小二乗回帰
Authors: Junhyunng Park and Krikamol Muandet
Abstract要約: 本稿では,ベクトル値再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)回帰に関する学習理論について述べる。提案手法は,非コンパクト作用素に対するスペクトル理論を用いた積分作用素法に基づく。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.556182714884567
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This short technical report presents 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. Our approach is based on the integral operator technique using spectral theory for non-compact operators. We place a particular emphasis on obtaining results with as few assumptions as possible; as such we only use Chebyshev's inequality, and no effort is made to obtain the best rates or constants.
Abstract（参考訳）: この短い技術的報告は、ベクトル値再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)回帰に関する学習理論の結果を示し、入力空間は非コンパクトであり、出力空間は(おそらく無限次元)ヒルベルト空間である。提案手法は,非コンパクト作用素に対するスペクトル理論を用いた積分作用素法に基づく。我々は、できるだけ少ない仮定で結果を得ることに特に重点を置いており、したがってチェビシェフの不等式のみを使用し、最良のレートや定数を得る努力は行われない。

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