目录

RKHS-wiki

这里对RKHS做一个简单的整理, 之前的理解错得有点离谱了.

主要内容

首先要说明的是, RKHS也是指一种Hilbert空间, 只是其有特殊的性质.

Hilbert空间\(\mathcal{H}\), 其中的每个元素\(f: \mathcal{X} \rightarrow \mathbb{K}\), 并由内积\(\langle \cdot, \cdot, \rangle_{\mathcal{H}}\)建立联系. 我们考虑如下的线性算子:

\[\delta_x(f) = f(x).
\]

进一步假设\(\delta_x\)是有界线性算子, 则根据Riesz表示定理可知, 存在唯一的\(\phi_x \in \mathcal{H}\),

\[f(x) = \delta_x(f) = \langle f, \phi_x \rangle_{\mathcal{H}},
\]

此时

\[\delta_x (\phi_y) = \langle \phi_y, \phi_x \rangle_{\mathcal{H}}.
\]

RKHS指的就是每一个\(\delta_x, \forall x \in \mathcal{X}\)均为有界线性算子, 换言之,

\[|f(x) - g(x)| = |\delta_x(f) - \delta_x (g)| \le M_x \|f - g\|_{\mathcal{H}}, \quad \forall x \in \mathcal{X}.
\]

一般的, RKHS总会和某些特定的kernel \(K\)联系在一起, 实际上, 对于上述情况:

\[K(x, y) := \langle \phi_x, \phi_y \rangle.
\]

在什么情况下可以通过\(K\)确定一个Hilbert 空间?

Moore-Aronszajn 定理: 当\(K\)对称正定, 则存在唯一的Hilbert空间, 其reproducing kernel是\(K\).

proof:

首先通过K构造线性空间\(\mathrm{span}(\{K(\cdot, x): x \in \mathcal{X}\})\), 再赋予内积

\[\langle K_x, K_y \rangle_{\mathcal{H}} = K(x, y).
\]

其中, 内积的可交换性由K的对称性带来, 内积\((x, x)=0\)当且仅当\(x=0\)由正定性带来.

再令上述内积空间的闭包为

\[\mathcal{H},
\]

即包括

\[f = \sum_i a_i K_{x_i}.
\]

显然

\[f(x) = \sum_i a_i K(x, x_i) = \langle f, K_x \rangle_{\mathcal{H}}.
\]

\[|f(x)-g(x)| = |\langle f-g, K_x \rangle_{\mathcal{H}}| \le \|K_x\|_{\mathcal{H}} \|f-g\|_{\mathcal{H}}.
\]

故\(\mathcal{H}\)是RKHS且其reproducing kernel即为\(K\).

倘若还存在别的Hilbert空间\(\mathcal{G}\), 那么显然\(\mathcal{H} \subset \mathcal{G}\), 只需证明反包含即可. 对于任意的\(g \in \mathcal{G}\), 可分解为

\[g = g_{\mathcal{H}} + g_{\mathcal{H}^{\bot}},
\]
\[g(x) = \langle g, K_x \rangle_{\mathcal{G}} = \langle g_{\mathcal{H}}, K_x \rangle_{\mathcal{G}} + \langle g_{\mathcal{H}^{\bot}}, K_x \rangle_{\mathcal{G}} = \langle g_{\mathcal{H}}, K_x \rangle_{\mathcal{H}} = g_{\mathcal{H}}(x).
\]

故\(g\in \mathcal{H}\).

Reproducing Kernel Hilbert Space (RKHS)的更多相关文章

  1. The space of such functions is known as a reproducing kernel Hilbert space.

    Reproducing kernel Hilbert space Mapping the points to a higher dimensional feature space http://www ...

  2. paper 10:支持向量机系列七:Kernel II —— 核方法的一些理论补充,关于 Reproducing Kernel Hilbert Space 和 Representer Theorem 的简介。

    在之前我们介绍了如何用 Kernel 方法来将线性 SVM 进行推广以使其能够处理非线性的情况,那里用到的方法就是通过一个非线性映射 ϕ(⋅) 将原始数据进行映射,使得原来的非线性问题在映射之后的空间 ...

  3. Hilbert space

    Definition A Hilbert space H is a real or complex inner product space that is also a complete metric ...

  4. Cauchy sequence Hilbert space 希尔波特空间的柯西序列

    http://mathworld.wolfram.com/HilbertSpace.html A Hilbert space is a vector space  with an inner prod ...

  5. 希尔伯特空间(Hilbert Space)是什么?

    希尔伯特空间是老希在解决无穷维线性方程组时提出的概念, 原来的线性代数理论都是基于有限维欧几里得空间的, 无法适用, 这迫使老希去思考无穷维欧几里得空间, 也就是无穷序列空间的性质. 大家知道, 在一 ...

  6. 希尔伯特空间(Hilbert Space)

    欧氏空间 → 线性空间 + 内积 ⇒ 内积空间(元素的长度,元素的夹角和正交) 内积空间 + 完备性 ⇒ 希尔伯特空间 0. 欧几里得空间 欧氏空间是一个特别的度量空间,它使得我们能够对其的拓扑性质, ...

  7. Kernel Methods (6) The Representer Theorem

    The Representer Theorem, 表示定理. 给定: 非空样本空间: \(\chi\) \(m\)个样本:\(\{(x_1, y_1), \dots, (x_m, y_m)\}, x_ ...

  8. Deep Learning and Shallow Learning

    Deep Learning and Shallow Learning 由于 Deep Learning 现在如火如荼的势头,在各种领域逐渐占据 state-of-the-art 的地位,上个学期在一门 ...

  9. 【论文笔记】Domain Adaptation via Transfer Component Analysis

    论文题目:<Domain Adaptation via Transfer Component Analysis> 论文作者:Sinno Jialin Pan, Ivor W. Tsang, ...

随机推荐

  1. 学习java 7.1

    学习内容:数组的定义格式:int[ ] arr;  int arr[ ]; 数组的动态初始化:int[ ] arr = new int[ ];静态初始化:int[ ] arr = new int[ ] ...

  2. Android中的性能优化

    由于手机硬件的限制,内存和CPU都无法像pc一样具有超大的内存,Android手机上,过多的使用内存,会容易导致oom,过多的使用CPU资源,会导致手机卡顿,甚至导致anr.我主要是从一下几部分进行优 ...

  3. Linux基础命令---mail邮件管理程序

    mail mail是一个邮件的管理程序,可以用来发送或者接收邮件. 此命令的适用范围:RedHat.RHEL.Ubuntu.CentOS.Fedora.   1.语法       mail  [选项] ...

  4. Linux基础命令---ab测试apache性能

    ab ab指令是apache的性能测试工具,它可以测试当前apache服务器的运行性能,显示每秒中可以处理多少个http请求. 此命令的适用范围:RedHat.RHEL.Ubuntu.CentOS.F ...

  5. 【Java】【设计模式】单例设计模式

    思想: 为了避免其他程序过多建立该类对象,先禁止其他程序建立该类对象 为了让其他程序可以访问到该类对象,只好在本类中自定义一个对象 为了方便其他程序对自定义对象的访问,可以对外提供一些访问方式 代码体 ...

  6. Jmeter初级入门教程

    <jmeter:菜鸟入门到进阶>系列 创建一个简单的自动化脚本 创建线程组[Thread Group]: 右击[TestPlan]选择[Add]--[Thread(Users)]--[Th ...

  7. ASP.NET Core中使用漏桶算法限流

    漏桶算法是限流的四大主流算法之一,其应用场景各种资料中介绍的不多,一般都是说应用在网络流量控制中.这里举两个例子: 1.目前家庭上网都会限制一个固定的带宽,比如100M.200M等,一栋楼有很多的用户 ...

  8. 二级C复习

    二级C语言 队列 计算队列中元素个数 种 : rear > front ,直接减 第二种: rear < front 上面两种综合一起,求元素个数公式 :(r - f + maxsize) ...

  9. [BUUCTF]PWN——ciscn_2019_es_7[详解]

    ciscn_2019_es_7 附件 步骤: 例行检查,64位程序,开启了nx保护 本地试运行一下看看大概的情况 64位ida载入,关键函数很简单,两个系统调用,buf存在溢出 看到系统调用和溢出,想 ...

  10. git 基本命令及idea集成使用

    目录 git基本命令使用 设置签名 gitHub 服务配置秘钥 上传代码 更新代码 分支管理 bat脚本更新 idea集成git git基本命令使用 设置签名 签名和秘钥大多数是一起设置的,设置后一般 ...