Localisation of Regularised and Multiview Support Vector Machine Learning
Aurelian Gheondea and Cankat Tilki
我们为 H.Q 引入的正则化和多视图支持向量机器学习问题的本地化版本证明了一些表示定理。 闵,L。 巴扎尼和 V 。 Murino, Journal of Machine Learning Research, 17(2016) 1-72,涉及操作员重视正半素内核及其复制内核Hilbert空间。 当考虑凸或非凸损耗函数和有限或无限维输入空间时,结果涉及一般情况。 我们表明,对于某些特殊情况,通用框架允许无限尺寸输入空间和非凸损失函数,特别是在损失函数是 Gateaux 微分的情况下。 为指数最小二乘损失函数提供了详细的计算,这些函数导致部分非线性方程的系统,可以使用特定不同类型的牛顿近似方法基于内部点方法。 一些数值实验是在玩具模型上进行的,该模型说明了我们提出的方法的可操作性。
We prove a few representer theorems for a localised version of the regularised and multiview support vector machine learning problem introduced by H.Q. Minh, L. Bazzani, and V. Murino, Journal of Machine Learning Research, 17(2016) 1-72, that involves operator valued positive semidefinite kernels and their reproducing kernel Hilbert spaces. The results concern general cases when convex or nonconvex loss functions and finite or infinite dimensional input spaces are considered. We show that the ge...