首页> 外文会议>Algorithmic learning theory >Generalization Bounds for K-Dimensional Coding Schemes in Hilbert Spaces
【24h】

Generalization Bounds for K-Dimensional Coding Schemes in Hilbert Spaces

机译:希尔伯特空间中K维编码方案的广义界

获取原文
获取原文并翻译 | 示例

摘要

We give a bound on the expected reconstruction error for a general coding method where data in a Hilbert space are represented by finite dimensional coding vectors. The result can be specialized to K-means clustering, nonnegative matrix factorization and the sparse coding techniques introduced by Olshausen and Field.
机译:我们给出了一种通用编码方法的预期重构误差的界限,在该方法中,希尔伯特空间中的数据由有限维编码矢量表示。结果可以专门用于K均值聚类,非负矩阵分解和Olshausen和Field引入的稀疏编码技术。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号