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Jose Cribeiro-Ramallo
Jose Cribeiro-Ramallo
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新研究阐明了机器学习中无界核的性质
一篇新发表在arXiv上的论文探讨了机器学习和统计学中无界核的性质。该研究填补了在理解无界核的不同表达能力概念（如特征核和$L_p$-通用核）之间的关系方面的一个重要空白。作者在温和的假设下建立了这些关系，为核方法（特别是在最大均值差异和核Stein差异等度量背景下）的理论基础做出了贡献。
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核距离估计的Minimax下界被证明为 $n^{-1/2}$
研究人员已经确定，包括MMD、HSIC和KSD在内的核距离估计的Minimax下界在一般拓扑空间上为 $n^{-1/2}$。该速率在温和的核假设下实现，并证实了参数速率的最优性，即使在具有无界核的有限维欧几里得设置之外也是如此。这些发现也扩展到均值嵌入和中心交叉协方差算子的估计，解决了这些核距离最优估计的问题。