invariant kernels | BriefGPT

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对称 Riemannian 空间上的不变核：一种谐波分析方法
该研究旨在证明在非欧几里德对称空间上定义的经典高斯核无论参数选择如何，都不可能是正定的。通过发展新的几何和分析论证方法，本文对高斯核的正定性进行了严格的刻画，其完整性只有在一些低维度的场景需要通过数值计算进行处理。最重要的结果之一是 Lp-
PDF8 months ago
基于可正分解核的几何学习
核方法在机器学习中是强大的工具。对于非欧几里德数据空间，我们提出了使用再生核 Krein 空间（RKKS）方法，该方法仅需要具有正分解的核函数。我们研究了核函数正分解的条件，并表明不需要访问该分解就能在 RKKS 中进行学习。因此，RKKS
PDF9 months ago
NIPS从转换后的无标签数据中提取最大边际不变特征
本文研究了对称群不变的核技术，并提出了一套基于最大边界不变特征的解决方案来解决半监督学习和单样本学习的特殊形式的问题，这被称为未标记变换问题。作为一个插图，我们设计了一个人脸识别框架，并在一个大规模半合成数据集和一个新的具有挑战性的 LF
PDF7 years ago
ICLR从转换的未标记数据中提取的幺正群不变核和特征
本文介绍了一种利用不变内积核解决数据转换问题的 SVM，以及一种基于单位群不变特征提取方法，实验证明了这些方法的有效性。
PDF9 years ago