Kernel approximation via icke-linjära slumpmässiga funktionskartor används i stor utsträckning för att påskynda kärnmaskiner. Det finns två huvudutmaningar för de konventionella metoderna för approximering av kärnan. Först måste en bra kärna väljas innan kärnans approximation utförs. Att välja en bra kärna är ett mycket utmanande problem i sig. För det andra krävs ofta högdimensionella kartor för att uppnå goda resultat. Detta leder till höga beräkningskostnader både när det gäller att generera icke-linjära kartor och i den efterföljande inlärnings- och prognosprocessen. I detta arbete föreslår vi att de ickelinjära kartorna ska optimeras direkt med hänsyn till klassificeringsmålet på ett databeroende sätt. Det föreslagna tillvägagångssättet leder till approximering av kärnan och kärninlärning inom en gemensam ram. Detta leder till mycket mer kompakta kartor utan att skada prestandan. Som en biprodukt kan samma ramverk också användas för att uppnå mer kompakta kärnkartor för att approximera en känd kärna. Vi introducerar även Circulant Nonlinear Maps, som använder en cirkulärt strukturerad projektionsmatris för att snabba upp de ickelinjära kartorna för högdimensionell data.
Yu m.fl. REF studerade optimeringen av sekvenserna på ett databeroende sätt för att uppnå mer kompakta kartor.
Compact Nonlinear Maps and Circulant Extensions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}