Fugu-MT 論文翻訳(概要): Mercer Large-Scale Kernel Machines from Ridge Function Perspective

論文の概要: Mercer Large-Scale Kernel Machines from Ridge Function Perspective

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11925v1
Date: Fri, 21 Jul 2023 22:08:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-25 18:57:30.733620
Title: Mercer Large-Scale Kernel Machines from Ridge Function Perspective
Title（参考訳）: リッジ関数から見たMercurer大規模カーネルマシン
Authors: Karol Dziedziul and Sergey Kryzhevich
Abstract要約: 本稿では、リッジ関数の観点から、Mercurerの大規模カーネルマシンについて述べる。我々は、2008年のRachimi and Rechtによる最近の論文の主定理を考える。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: To present Mercer large-scale kernel machines from a ridge function perspective, we recall the results by Lin and Pinkus from Fundamentality of ridge functions. We consider the main theorem of the recent paper by Rachimi and Recht, 2008, Random features for large-scale kernel machines in terms of the Approximation Theory. We study which kernels can be approximated by a sum of cosine function products with arguments depending on $x$ and $y$ and present the obstacles of such an approach. The results of this article may have various applications in Deep Learning, especially in problems related to Image Processing.
Abstract（参考訳）: リッジ関数の観点からMercurerの大規模カーネルマシンを提案するため、リッジ関数の基本性からLinとPinkusの結果を思い出す。我々は,rachimi and rechtによる最近の論文の主定理を,近似理論の観点から,大規模カーネルマシンのランダム特徴を考察する。我々は、x$と$y$に依存する引数を持つコサイン関数積の和によって、どのカーネルを近似することができるかを調べ、そのようなアプローチの障害を提示する。この論文の結果は、特に画像処理に関する問題において、ディープラーニングに様々な応用がある可能性がある。

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