I detta dokument introducerar vi den första metoden som (1) kan komplettera kärnmatriser med helt saknade rader och kolumner i motsats till enskilda saknade kärnvärden, med hjälp av information från andra ofullständiga kärnmatriser. Dessutom, (2) metoden kräver inte någon av kärnorna att vara komplett a priori, och (3) kan tackla icke-linjära kärnor. Kärnkompletteringen görs genom att hitta, från uppsättningen tillgängliga ofullständiga kärnor, en lämplig uppsättning relaterade kärnor för varje saknad post. Dessa aspekter är nödvändiga i praktiska tillämpningar såsom integrering av äldre datamängder, lärande under sensorfel och lärande när mätningar är dyra för vissa av synpunkterna. Det föreslagna tillvägagångssättet förutspår saknade rader genom att modellera både inom- och mellan-vy-relationer mellan kärnvärden. För lärande inom synhåll föreslår vi en ny kärna approximation som generaliserar och förbättrar Nyström approximation. Vi visar, både på simulerade data och verkliga fallstudier, att den föreslagna metoden överträffar befintliga tekniker i de inställningar där de är tillgängliga, och utökar tillämpligheten till nya inställningar.
Dessutom föreslår metoden i REF att man förutsäger saknade rader och kolumner i en baskärna genom att modellera både inom syn- och mellanvyförhållanden mellan kärnvärden.
Multi-view kernel completion
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}