Operatörsvärderade kärnor är inriktade på lärande med flera uppgifter och strukturerat produktionsinlärning och är ett flexibelt verktyg för att bygga vektorvärderade funktioner inom ramen för Reproducing Kernel Hilbert Spaces. För att skala upp dessa metoder utökar vi den berömda Random Fourier Feature-metoden för att få en approximation av användarvärderade kärnor. Vi föreslår en allmän princip för Operatörsvärderad Random Fourier * ro.brault@telecom-paristech. Feature-konstruktion som bygger på en generalisering av Bochners teorem för translationsinvariant operator-värderade Mercer-kärnor. Vi bevisar den enhetliga konvergensen av kärnan approximation för avgränsade och obundna operatör slumpmässiga Fourier funktioner med hjälp av lämplig Bernstein matris koncentration ojämlikhet. Ett experimentellt proof-of-concept visar kvaliteten på approximationen och effektiviteten hos motsvarande linjära modeller på exempeldatauppsättningar.
REF bygger direkt slumpmässiga Fourier-funktioner för vektorvärderade kärnor med hjälp av en operatörsvärderad version av Bochners teorem.
Random Fourier Features for Operator-Valued Kernels
{'venue': 'ACML, Hamilton, New-Zealand, JMLR Workshop and Conference Proceedings, November 2016, vol. 63, pp. 110-125', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}