Generaliseringsprestandan för kärnmetoder bestäms till stor del av kärnan, men vanliga kärnor är stationära och därmed oberoende av indata och utdata, vilket begränsar deras tillämpningar till komplicerade uppgifter. I detta dokument föreslår vi ett kraftfullt och effektivt ramverk för spektral kärninlärning och lärda kärnor är beroende av både ingångar och utgångar, genom att använda icke-stationära spektralkärnor och flexibelt lära sig spektralmåttet från data. Vidare, vi härleda en data-beroende generalisering fel bundet baserat på Rademacher komplexitet, som uppskattar generalisering förmåga inlärningsramen och föreslår två legalisering termer för att förbättra prestanda. Omfattande experimentella resultat validerar den föreslagna algoritmens effektivitet och bekräftar våra teoretiska resultat.
Med hjälp av Rademacher komplexitet, generalisering förmåga spektralkärnor studerades i REF.
Automated Spectral Kernel Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}