論文の概要: Upper Bounds for Learning in Reproducing Kernel Hilbert Spaces for Non IID Samples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08361v2
• Date: Thu, 02 Jan 2025 15:47:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-03 22:24:07.855097
• Title: Upper Bounds for Learning in Reproducing Kernel Hilbert Spaces for Non IID Samples
• Title（参考訳）: 非IIDサンプルのためのカーネルヒルベルト空間の再現学習のための上界
• Authors: Priyanka Roy, Susanne Saminger-Platz,
• Abstract要約: 一般ヒルベルト空間におけるマルコフ連鎖に基づく勾配アルゴリズムについて検討し、二次損失関数の最適解を近似することを目的とした。 我々はこれらの結果を、カーネルヒルベルト空間を再現するオンライン正規化学習アルゴリズムに拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1510009152620668
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we study a Markov chain-based stochastic gradient algorithm in general Hilbert spaces, aiming to approximate the optimal solution of a quadratic loss function. We establish probabilistic upper bounds on its convergence. We further extend these results to an online regularized learning algorithm in reproducing kernel Hilbert spaces, where the samples are drawn along a Markov chain trajectory hence the samples are of the non i.i.d. type.
• Abstract（参考訳）: 本論文では,一般ヒルベルト空間におけるマルコフ連鎖に基づく確率勾配アルゴリズムについて検討し,2次損失関数の最適解を近似することを目的とした。 我々はその収束の確率的上限を確立する。 さらに、これらの結果をカーネルヒルベルト空間の再現におけるオンライン正規化学習アルゴリズムに拡張し、サンプルはマルコフ連鎖軌道に沿って描画されるので、サンプルは非i.i.d.型である。

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