安德烈亚·卡蓬内托;查尔斯·米切利。;马西米利亚诺·蓬蒂尔;英一鸣 通用多任务内核。 (英语) Zbl 1225.68155号 J.马赫。学习。物件。 9, 1615-1646 (2008). 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。 引用于34文件 MSC公司: 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 关键词:多任务学习;多任务内核;通用近似;向量值再生核Hilbert空间 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \文本{A.Caponnetto}等人,J.Mach。学习。第9号决议,1615--1646(2008年;Zbl 1225.68155) 全文: 链接