機械学習において、スパースな学習方法は望ましい特徴である。本論文では、Reproducing Kernel Banach Spaces(RKBS)におけるSparse Representer定理が提案されている。この定理は、MNI問題と正則化問題の解のスパースカーネル表現を可能にし、データ依存性を考慮して解を表現することが示されている。さらに、RKBS内でのMNI問題と正則化問題の解のスパースカーネル表現が確立されている。
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by Rui Wang,Yue... ที่ arxiv.org 03-08-2024
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