Benjamin Colburn, Jose C. Principe, Luis G. Sanchez Giraldo
TL;DR利用根据时间结构定义的相干信息、扩展的协方差函数以及时间基函数,为在 Reproducing Kernel Hilbert Space 中创建更高效的函数表示提供了一个有希望的研究方向。
Abstract
kernel adaptive filtering (KAF) are mathematically principled methods which
search for a function in a reproducing kernel hilbert space. While they work
well for tasks such as time series prediction and system id
通过使用神经网络来近似再生核希尔伯特空间中的泛函的普适性,以及将其应用于广义函数线性模型的函数回归,本研究探讨了将功能性数据(如时间序列和图像)整合到神经网络中学习函数空间到 R 的映射(即泛函)的方法。同时,通过在再生核希尔伯特空间中建立内插正交投影,提出的网络简化了现有的功能学习工作,使用点评估替代基函数展开。