論文の概要: Bridging Algorithmic Information Theory and Machine Learning: A New Approach to Kernel Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12624v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 14:18:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 00:13:35.223952
• Title: Bridging Algorithmic Information Theory and Machine Learning: A New Approach to Kernel Learning
• Title（参考訳）: アルゴリズム情報理論と機械学習の橋渡し--カーネル学習への新しいアプローチ
• Authors: Boumediene Hamzi, Marcus Hutter, Houman Owhadi
• Abstract要約: 本稿では,Sparse Kernel Flowsの手法が,データからカーネルを学習するための自然なアプローチであることを示す。 本稿では,スパースカーネルフローを導出するために統計経路を使用する必要はないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.43992931795573
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine Learning (ML) and Algorithmic Information Theory (AIT) look at Complexity from different points of view. We explore the interface between AIT and Kernel Methods (that are prevalent in ML) by adopting an AIT perspective on the problem of learning kernels from data, in kernel ridge regression, through the method of Sparse Kernel Flows. In particular, by looking at the differences and commonalities between Minimal Description Length (MDL) and Regularization in Machine Learning (RML), we prove that the method of Sparse Kernel Flows is the natural approach to adopt to learn kernels from data. This paper shows that it is not necessary to use the statistical route to derive Sparse Kernel Flows and that one can directly work with code-lengths and complexities that are concepts that show up in AIT.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)とアルゴリズム情報理論(AIT)は、異なる観点から複雑性を考察する。 本稿では,AIT と Kernel Methods (ML で広く用いられている) のインターフェースを,Sparse Kernel Flows の手法を用いて,データ,カーネルリッジ回帰におけるカーネルの学習問題に対する AIT の視点を用いて検討する。 特に、最小記述長(MDL)と機械学習における正規化(RML)の違いと共通点から、スパースカーネルフローの手法がデータからカーネルを学習するための自然なアプローチであることを証明する。 本稿では,スパースカーネルフローを導出するために統計経路を使用する必要はなく,AITに現れる概念であるコード長や複雑度を直接扱えることを示す。

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