Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt för att lära oss en kärnbaserad regressionsfunktion. Den baseras på användningen av koniska kombinationer av databaserade parameteriserade kärnor och på en ny stokastisk konvex optimeringsprocess som vi fastställer konvergensgarantier för. Den övergripande inlärningsprocessen har de fina egenskaperna att a) den lärda koniska kombinationen är automatiskt utformad för att utföra regressionsuppgiften till hands och b) uppdateringarna i samband med optimeringsförfarandet är ganska billiga. För att belysa vår inlärningsstrategis relevans presenterar vi empiriska resultat från experiment som genomförts på olika referensdatauppsättningar.
I REF föreslogs en ny lågrankad kärninlärningsmetod för regression genom användning av koniska kombinationer av baskärnor och ett stokastiskt optimeringsramverk.
Stochastic Low-Rank Kernel Learning for Regression
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}