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Hermite-PCA approximation

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  1. TOOL · CL_143819 ·

    新算法为高斯索伯列夫算子提供近优学习

    研究人员开发了一种名为Hermite-PCA近似的新型数据驱动算法，用于学习高斯索伯列夫算子。该方法利用主成分分析和加权最小二乘技术来实现近优样本复杂度，解决了有效学习有限正则算子的挑战。该算法是谱的，意味着其收敛速度随着索伯列夫正则性的提高而提高，并通过理论误差分析和数值实验得到了验证。