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周定轩

学习理论中核方法的导数再生性质。 （英语） Zbl 1152.68049号

J.计算。申请。数学。 220，编号1-2，456-463（2008）.
摘要：在学习理论的背景下，研究了再生核希尔伯特空间（RKHS）函数的正则性。当Mercer核为（C^{2s}）时，我们为阶以下的偏导数提供了一个再生性质。对于一般域上的这样一个内核，我们证明了RKHS可以嵌入到函数空间中。这些观察结果为涉及函数值和梯度数据的正则化学习算法提供了一个更具代表性的定理。考虑了受数据梯度惩罚的Hermite学习和半监督学习的例子。

引用于40文件

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
62J02型 一般非线性回归

关键词：

学习理论;再生核Hilbert空间;导数再现;代表定理;Hermite学习;半监督学习
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.-X.Zhou}，J.计算。申请。数学。220，编号1--2，456--463（2008；Zbl 1152.68049）
全文： 内政部

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