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ガロア第一論文と乗数イデアル他関連資料スレ2 (1002レス)
ガロア第一論文と乗数イデアル他関連資料スレ2 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1677671318/
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535: 132人目の素数さん [] 2023/03/18(土) 20:40:36.85 ID:M09HE8oG >>530 再生核 Reproducing kernel https://encyclopediaofmath.org/wiki/Reproducing_kernel Reproducing kernel Encyclopedia of Mathematics https://en.wikipedia.org/wiki/Reproducing_kernel_Hilbert_space Reproducing kernel Hilbert space http://ibisforest.org/index.php?%E5%86%8D%E7%94%9F%E6%A0%B8Hilbert%E7%A9%BA%E9%96%93 朱鷺の杜Wiki 再生核Hilbert空間 (reproducing kernel Hilbert space) Hilbert空間 (完備性と可分性をもつ内積が定義されたベクトル空間) の一つで以下のようなもの. 正定値カーネル k(xi,xj) で,次の再生核写像で,元の点 xi が高次元空間に写される. Φ:xi→k(x,xi) 空間中のある点 xi に対するこの写像の像の線形結合で構成されるベクトル空間が再生核Hilbert空間 f(x)=∑i=1mαik(x,xi) この空間の元 f について,f(x)=(f,k(・,x)) で関数の値が計算できる再生性が重要.これにより,内積計算が元空間のカーネルで計算できる (k(・,xi),k(・,xi))=k(xi,xj) 多くの場合,任意の点 x の値が,与えられたサンプル点 xi についての f(x)=∑mi=1αik(x,xi) で計算できる (レプリゼンタ定理) .よって,元の空間での内積だけで高次元モデルを扱えるようになるので利点はあるが,ある値を計算する度にデータ全体を走査するのでデータ数が多いときの計算は不利. --しましま 関連項目 reproducing kernel Hilbert space レプリゼンタ定理 representer theorem 正定値カーネル 検索:再生核Hilbert空間 再生核ヒルベルト空間 RKHS リンク集 Reproducing Kernel Hilbert Spaces@M.Jordan 統数研 公開講座「カーネル法の最前線 ― SVM, 非線形データ解析, 構造化データ ― 」 のカーネル法の基礎 Wikipedia:Reproducing_kernel_Hilbert_space 関連文献 Book/The Elements of Statistical Learning 5.8章 Book/学習システムの理論と実現 3.6節 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1677671318/535
537: 132人目の素数さん [] 2023/03/18(土) 20:53:50.98 ID:M09HE8oG >>535 >再生核 Reproducing kernel >Book/学習システムの理論と実現 3.6節 機械学習に再生核理論が使われるみたい(下記) http://ibis.t.u-tokyo.ac.jp/suzuki/lecture/2020/intensive2/%E8%AC%9B%E7%BE%A96.pdf 深層学習および機械学習の数理 鈴木大慈 東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻 理研 AIP 2020 年 9 月 2 日~4 日 @九州大学集中講義 Outline 1 カーネル法と RKHS における確率的最適化 ・再生核ヒルベルト空間の定義 ・再生核ヒルベルト空間における最適化 2 深層ニューラルネットワークとカーネル P10 再生核ヒルベルト空間 (Reproducing Kernel Hilbert Space, RKHS) P11 再生核ヒルベルト空間の性質 P12 再生核ヒルベルト空間のイメージ (これいいね) P16 再生核ヒルベルト空間内の確率的最適化 (1) http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1677671318/537
543: 132人目の素数さん [] 2023/03/18(土) 23:18:41.86 ID:M09HE8oG >>535 >https://en.wikipedia.org/wiki/Reproducing_kernel_Hilbert_space >Reproducing kernel Hilbert space 追加引用 (一部google訳) https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/65/Different_Views_on_RKHS.png 図は、RKHS を表示するための関連するさまざまなアプローチを示しています。 RKHS ではない関数のヒルベルト空間を構成することは、完全に単純ではありません。[1]ただし、いくつかの例が見つかっています。[2] [3] It is not entirely straightforward to construct a Hilbert space of functions which is not an RKHS.[1] Some examples, however, have been found.[2][3] L2 spaces are not Hilbert spaces of functions (and hence not RKHSs), but rather Hilbert spaces of equivalence classes of functions (for example, the functions f and g defined by f(x)=0 and g(x)=1_Q are equivalent in L2). However, there are RKHSs in which the norm is an L2-norm, such as the space of band-limited functions (see the example below). An RKHS is associated with a kernel that reproduces every function in the space in the sense that for every x in the set on which the functions are defined, "evaluation at x" can be performed by taking an inner product with a function determined by the kernel. Such a reproducing kernel exists if and only if every evaluation functional is continuous. つづく http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1677671318/543
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