functional regression | BriefGPT

关键词functional regression

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利用神经网络逼近 RKHS 函数
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
PDF4 months ago
基于变分量子电路的函数回归理论误差性能分析
本文提出了一种端到端的量子神经网络 TTN-VQC，结合了张量列车网络和变分量子电路，进行降维和多功能回归，对其表示和概括能力进行了误差性能分析，证实了在手写数字分类数据集上进行功能回归的实验结果。
PDF2 years ago
一种面部特征点跟踪的函数回归方法
本文提出了一种用于实时面部追踪的连续回归方法，将输入空间近似于其一阶 Taylor 展开，并将连续最小二乘问题扩展到相关变量，将其纳入级联回归框架中，并展示了在训练和测试中的计算效益。最后，提出了一种名为 iCCR 的快速增量学习方法，显示
PDF8 years ago
函数回归
本文介绍了函数数据分析（FDA）的基本概念及其方法，着重介绍了 FDA 中应用广泛的函数回归，包括基函数、函数响应回归和函数之间的回归，并强调了重复性和规律性在这些方法中的作用。
PDF10 years ago
高维回归分析中的因子模型和变量选择
本文提出了一种因子方法来同时考虑模型选择和功能回归的视角，通过将预测向量分解为反映解释变量的共同因素和特定变异性的两个不相关随机分量，以包括主成分作为额外的解释变量在增广回归模型中，维度高于样本大小的线性回归问题中传统假设的稀疏向量参数是具
PDF12 years ago