×

通用多任务内核。 (英语) Zbl 1225.68155号

摘要:本文研究将函数的核Hilbert空间(H_{K})从一个输入空间复制到一个适合多任务学习的Hilbert(Y)空间。与\(H_{K}\)关联的再生内核\(K\)的值为\(Y\)上的运算符。我们在这里的主要目标是导出确保内核\(K\)是通用的条件。这意味着在输入空间的每个紧致子集上,值在\(Y)中的每个连续函数都可以由核的部分一致逼近。我们提供了通用核的各种特征,并用几个具有实际意义的具体例子来强调它们。我们的分析使用了泛函分析的基本原理,特别是向量测度的有用概念,我们对其进行了足够详细的描述,以澄清我们的结果。

MSC公司:

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 链接