Reproducing Kernel Hilbert Space (RKHS)
概
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:
\]
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\(\phi_x \in \mathcal{H}\),
\]
此时
\]
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,
\]
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:
\]
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
\]
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
\]
即包括
\]
显然
\]
故
\]
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
\]
\]
故\(g\in \mathcal{H}\).
Reproducing Kernel Hilbert Space (RKHS)的更多相关文章
- 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 ...
- 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 ...
- Hilbert space
Definition A Hilbert space H is a real or complex inner product space that is also a complete metric ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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, ...
- 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_ ...
- 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 ...
- 【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
- Gradle插件详解
参考[1]Gradle 插件 [2]修改 Gradle 插件(Plugins)的下载地址(repositories)
- 如何将List集合中相同属性的对象合并
在实际的业务处理中,我们经常会碰到需要合并同一个集合内相同属性对象的情况,比如,同一个用户短时间内下的订单,我们需要将各个订单的金额合并成一个总金额.那么用lambda表达式和HashMap怎么分别处 ...
- redis入门到精通系列(一)
(一)为什么要用Nosql 如果你是计算机本科学生 ,那么一定使用过关系型数据库mysql.在请求量小的情况下,使用mysql不会有任何问题,但是一旦同时有成千上万个请求同时来访问系统时,就会出现卡顿 ...
- zabbix之监控Nginx连接数
#;下载Nginx (编译的时候必须加上此选项 --with-http_stub_status_module) 官网地址:http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_ ...
- vue2.x入门学习
vue安装 # 最新稳定版本 $ npm install vue # 最新稳定 CSP 兼容版本 $ npm install vue@csp 引包 cd /d/vue/demo cnpm instal ...
- Centos 的常用命令总结
设置静态IP和DNS vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-[网卡名称] 修改 BOOTPROTO=static 添加 IPADDR=192.168.1.1 ...
- React中使用 react-router-dom 路由传参的三种方式详解【含V5.x、V6.x】!!!
路由传值的三种方式(v5.x) params参数 //路由链接(携带参数): <Link to='/demo/test/tom/18'}>详情</Link> //或 <L ...
- ciscn_2019_s_4***(栈迁移)
这是十分经典的栈迁移题目 拿到题目例行检查 32位程序开启了nx保护 进入ida,发现了很明显的system 我们进入main函数查看vul 可以看到溢出的部分不够我们rop所以这道题通过栈迁移去做 ...
- VMware 安装Linux (以CentOS7-2009为例)
1.VMware下载安装 链接:https://pan.baidu.com/s/11Y-AFB3aaAFxafdGPw4zaw 提取码:hskj 2.CentOS镜像官网下载:https://www. ...
- CF1560D Make a Power of Two 题解
Content 给定一个整数 \(n\).每次操作你可以做两件事情中的一件: 删去这个数中的一个数位(如果这个数只剩下一位,则可以把它删空). 在这个数的右边添加一个数位. 你可以以任意顺序执行无限次 ...