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对称正定矩阵流形上的回归实现多可靠度协方差估计
我们介绍了一种作为对对称正定矩阵流形上的回归问题的解的协方差矩阵的多保真度估计器。该估计器由于构造方式是正定的，通过最小化得到它的马哈拉诺比斯距离具有可实用的计算性质。我们证明了我们的流形回归多保真度 (MRMF) 协方差估计器是在特定误差
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a year ago
深度宽神经网络的统计最优性
本文研究了深度神经网络的泛化能力问题，探讨了其与神经切向核回归的关系，并分析了核的谱性质，得出了多层宽神经网络使用梯度下降等算法在早期停止时能够获得最佳性能的结论。
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a year ago
核密度估计的近似最优核心集
本文提出了一种能够有效构建 coresets 的方法，可以进行内核密度估计，特别适用于正定内核，且适用于机器学习中非常重要的信息距离和 sinc 内核。
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6 years ago
线性求解器的概率解释
本文提出了一种概率框架，可用于迭代解决具有正定 $B$ 的无约束线性问题 $Bx = b$，旨在用 $B$ 的逆的元素上的高斯后验信念替换现有方法返回的点估计，以估计误差，其中包括基于准 - 牛顿优化算法族的最近的概率解释被扩展，结合共轭梯
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10 years ago
递归编辑距离核及其在时间序列分类中的应用
本文介绍了一些核心拓展，以用于字符串或时间序列全局对齐基于局部对齐获得的得分。所提出的扩展可以从弹性距离的经典递归定义中构建递归编辑距离（或时间战争）核。分类实验表明，当训练数据获得的成对距离矩阵远非确定时，正定递归弹性核通常优于用于经典弹
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14 years ago
最优分配核矩阵不是正定的
本文研究了一种将标记图及基本数据元组嵌入到 Hilbert 空间的最优分配核技术，并证明它并不总是正定的。
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16 years ago
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