Tillnärmning av icke-linjära kärnor med hjälp av slumpmässig funktionsmappning har framgångsrikt använts i storskaliga dataanalysapplikationer, vilket påskyndar utbildningen av kärnmaskiner. Medan tidigare slumpmässiga funktionskartläggningar körs i O (ndD) tid för n träning prover i d-dimensionellt utrymme och D slumpmässiga funktionskartor, föreslår vi en ny randomiserad tensor produktteknik, kallad Tensor Sketching, för att approximera någon polynom kärna i O (n(d + D log D) tid. Dessutom inför vi både absoluta och relativa felgränser för vår approximation för att garantera tillförlitligheten i vår skattningsalgoritm. Empiriskt uppnår Tensor Sketching högre noggrannhet och kör ofta storleksordningar snabbare än den senaste metoden för storskaliga verkliga datauppsättningar.
REF föreslog funktionskartor för polynomkärnorna.
Fast and scalable polynomial kernels via explicit feature maps
{'venue': "KDD '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}