kernel selection | BriefGPT

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基于核的模态统计方法的最优核函数
本文研究核函数的选择对核基模态统计方法中估计精度的影响，理论上证明了一种多元最优核函数，能够在使用最优带宽时，最小化其解析得到的渐近误差准则。
PDFa year ago
基于贝叶斯优化和符号最优传输的结构核搜索
本文提出了一种通过定义与内核关联的统计假设的符号表示来定义内核 - 内核的方法，并在离散内核空间中搜索的新颖且高效的搜索方法。
PDF2 years ago
分类问题的变分自编码器核解释与选择
本研究提出了一种基于变分自编码器卷积编码器生成的特征的概率分类器的核选择方法，可对概率分类器进行特征筛选和内核减少，从而适用于资源受限制的设备。
PDF2 years ago
ICML基于图的在线多核学习
该论文提出了一种数据驱动的核选择方法，利用相似性构建和优化图，辅助选择核子集，以提高函数近似的准确性和降低计算复杂度，并且采用随机特征逼近来实现在线学习，并通过实验证明了新方法的优势。
PDF3 years ago
ICML模态线性回归的核函数选择：最优核函数和 IRLS 算法
研究了模态线性回归中核函数的选择问题，证明了 Biweight 核函数可最小化 MLR 参数的渐近均方误差，提出了一种核函数类，保证了迭代重加权最小二乘算法是收敛的，特别是证明了使用 Epanechnikov 核函数可实现计算效率，进一步完
PDF4 years ago
ICLR利用辅助深度生成模型的核变点检测
本文提出了一种基于 KL-CPD 的核学习框架，用于时间序列变点检测。该方法通过辅助生成模型优化测试功率的下限，使 Kernel two-sample test 在实际应用中获得了数据驱动的核，可以检测不同类型的变点，并在基准数据集和模拟研
PDF5 years ago
来自数据的核学习到深渊的核流
通过基于先前指定的内核，采用数值逼近方法进行核函数选择 / 构造，从而探索构造非参数深度内核的解决方案，通过减半插值点的数量（使用与内核相关联的本征 RKHS 范数进行度量）而不会显着损失精度的简单前提来进行核函数选择。
PDF6 years ago