論文の概要: Sobolev Spaces, Kernels and Discrepancies over Hyperspheres
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09196v1
- Date: Wed, 16 Nov 2022 20:31:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-18 15:36:20.788739
- Title: Sobolev Spaces, Kernels and Discrepancies over Hyperspheres
- Title(参考訳): ハイパースフィア上のソボレフ空間, カーネル, 分散性
- Authors: Simon Hubbert, Emilio Porcu, Chris. J. Oates and Mark Girolami
- Abstract要約: この研究は超球面文脈におけるカーネルメソッドの理論基盤を提供する。
超球面上で定義されたカーネルに付随するネイティブ空間(再生カーネルヒルベルト空間)とソボレフ空間を特徴付ける。
その結果,カーネルキュウチュアの直接的影響,最悪のケースエラーの収束率の決定,およびキュウチュアアルゴリズムの適用性の向上が得られた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.521119623956821
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This work provides theoretical foundations for kernel methods in the
hyperspherical context. Specifically, we characterise the native spaces
(reproducing kernel Hilbert spaces) and the Sobolev spaces associated with
kernels defined over hyperspheres. Our results have direct consequences for
kernel cubature, determining the rate of convergence of the worst case error,
and expanding the applicability of cubature algorithms based on Stein's method.
We first introduce a suitable characterisation on Sobolev spaces on the
$d$-dimensional hypersphere embedded in $(d+1)$-dimensional Euclidean spaces.
Our characterisation is based on the Fourier--Schoenberg sequences associated
with a given kernel. Such sequences are hard (if not impossible) to compute
analytically on $d$-dimensional spheres, but often feasible over Hilbert
spheres. We circumvent this problem by finding a projection operator that
allows to Fourier mapping from Hilbert into finite dimensional hyperspheres. We
illustrate our findings through some parametric families of kernels.
- Abstract(参考訳): この研究は超球面文脈におけるカーネルメソッドの理論基盤を提供する。
具体的には、自然空間(再生核ヒルベルト空間)と超球面上で定義された核に付随するソボレフ空間を特徴づける。
結果は, カーネル・キューバチュアに直接的な影響をもたらし, 最悪のケースエラーの収束率を判定し, ステイン法に基づくキューバチュアアルゴリズムの適用可能性を拡大した。
まず、$(d+1)$-次元ユークリッド空間に埋め込まれた$d$-次元超球面上のソボレフ空間に適切な特徴付けを導入する。
我々の特徴付けは与えられたカーネルに関連するフーリエ-シェーンベルク列に基づいている。
そのような列は$d$次元球面上で解析的に計算するのは難しいが、ヒルベルト球面上ではしばしば実現可能である。
ヒルベルトから有限次元超球面へのフーリエ写像を可能にする射影作用素を見つけることでこの問題を回避する。
カーネルのパラメトリックなファミリを通して,本研究の成果を概説する。
関連論文リスト
- Learning with Norm Constrained, Over-parameterized, Two-layer Neural Networks [54.177130905659155]
近年の研究では、再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)がニューラルネットワークによる関数のモデル化に適した空間ではないことが示されている。
本稿では,有界ノルムを持つオーバーパラメータ化された2層ニューラルネットワークに適した関数空間について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-29T15:04:07Z) - Scaling Riemannian Diffusion Models [68.52820280448991]
非自明な多様体上の高次元タスクにスケールできることを示す。
我々は、$SU(n)$格子上のQCD密度と高次元超球面上の対照的に学習された埋め込みをモデル化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-30T21:27:53Z) - Invariant kernels on Riemannian symmetric spaces: a harmonic-analytic approach [6.5497574505866885]
この研究は、古典ガウス核が非ユークリッド対称空間上で定義されるとき、パラメータの選択に対して正定でないことを証明することを目的としている。
新しい結果は、対称空間上の不変核の研究の青写真を作った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-30T05:06:52Z) - Continuous percolation in a Hilbert space for a large system of qubits [58.720142291102135]
パーコレーション遷移は無限クラスターの出現によって定義される。
ヒルベルト空間の指数的に増加する次元性は、有限サイズの超球面による被覆を非効率にすることを示す。
コンパクトな距離空間におけるパーコレーション遷移への我々のアプローチは、他の文脈での厳密な処理に有用である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-15T13:53:21Z) - Stationary Kernels and Gaussian Processes on Lie Groups and their Homogeneous Spaces I: the compact case [43.877478563933316]
対称性は、考慮できる事前情報の最も基本的な形態の1つである。
本研究では,非ユークリッド空間の非常に大きなクラス上に定常ガウス過程を構築するための構築的および実践的手法を開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-31T16:40:40Z) - Kullback-Leibler and Renyi divergences in reproducing kernel Hilbert
space and Gaussian process settings [0.0]
正規化Kullback-LeiblerとR'enyiの発散をAlpha Log-Det(Log-Det)発散により定式化する。
特徴的核について、最初の設定は、完全可分な距離空間上の任意のボレル確率測度の間の分岐をもたらす。
我々は、Alpha Log-Detの発散がヒルベルト-シュミットノルムにおいて連続であることを示し、ヒルベルト空間値の確率変数に対して大数の法則を適用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-18T06:40:46Z) - The Franke-Gorini-Kossakowski-Lindblad-Sudarshan (FGKLS) Equation for
Two-Dimensional Systems [62.997667081978825]
開量子系は、FGKLS(Franke-Gorini-Kossakowski-Lindblad-Sudarshan)方程式に従うことができる。
我々はヒルベルト空間次元が 2$ である場合を徹底的に研究する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-16T07:03:54Z) - Spectral bounds of the $\varepsilon$-entropy of kernel classes [6.028247638616059]
我々は、メルサー核の$K$によって誘導される再生カーネル空間における単位球の$varepsilon$-エントロピー上の新しい境界を開発する。
提案手法では,RKHSにおける単位球の楕円形構造と,ユークリッド空間における楕円形の個数をカバーした以前の研究を利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-09T16:45:22Z) - A Note on Optimizing Distributions using Kernel Mean Embeddings [94.96262888797257]
カーネル平均埋め込みは、その無限次元平均埋め込みによる確率測度を表す。
カーネルが特徴的である場合、カーネルの総和密度を持つ分布は密度が高いことを示す。
有限サンプル設定でそのような分布を最適化するアルゴリズムを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-18T08:33:45Z) - Nonparametric approximation of conditional expectation operators [0.3655021726150368]
最小の仮定の下で、$[Pf](x) := mathbbE[f(Y) mid X = x ]$ で定義される$L2$-operatorの近似について検討する。
我々は、再生されたカーネル空間上で作用するヒルベルト・シュミット作用素により、作用素ノルムにおいて$P$が任意に適切に近似できることを証明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-23T19:06:12Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。