Diagonal Over-parameterization in Reproducing Kernel Hilbert Spaces as an Adaptive Feature Model: Generalization and Adaptivity
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Li, Yicheng, Lin, Qian |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Improving Adaptivity via Over-Parameterization in Sequence Models
di: Li, Yicheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Yicheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Supporting Evidence for the Adaptive Feature Program across Diverse Models
di: Li, Yicheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Yicheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Hamiltonian Dynamics with Reproducing Kernel Hilbert Spaces and Random Features
di: Smith, Torbjørn, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Smith, Torbjørn, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the Convergence of Irregular Sampling in Reproducing Kernel Hilbert Spaces
di: Iske, Armin
Pubblicazione: (2025)
di: Iske, Armin
Pubblicazione: (2025)
Policy Newton Algorithm in Reproducing Kernel Hilbert Space
di: Zhang, Yixian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Yixian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Quantum Policy Gradient in Reproducing Kernel Hilbert Space
di: Bossens, David M., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bossens, David M., et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning of Hamiltonian Dynamics with Reproducing Kernel Hilbert Spaces
di: Smith, Torbjørn, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Smith, Torbjørn, et al.
Pubblicazione: (2023)
Kernel VICReg for Self-Supervised Learning in Reproducing Kernel Hilbert Space
di: Sepanj, M. Hadi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sepanj, M. Hadi, et al.
Pubblicazione: (2025)
On Quasi-Localized Dual Pairs in Reproducing Kernel Hilbert Spaces
di: Harbrecht, Helmut, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Harbrecht, Helmut, et al.
Pubblicazione: (2024)
Irregular Sampling of High-Dimensional Functions in Reproducing Kernel Hilbert Spaces
di: Iske, Armin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Iske, Armin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Discovering Causal Structure with Reproducing-Kernel Hilbert Space $ε$-Machines
di: Brodu, Nicolas, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Brodu, Nicolas, et al.
Pubblicazione: (2020)
Distributional Random Forests for Complex Survey Designs on Reproducing Kernel Hilbert Spaces
di: Zou, Yating, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zou, Yating, et al.
Pubblicazione: (2025)
Online Regularized Statistical Learning in Reproducing Kernel Hilbert Space With Non-Stationary Data
di: Zhang, Xiwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Xiwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bayesian Transfer Operators in Reproducing Kernel Hilbert Spaces
di: Boshoff, Septimus, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Boshoff, Septimus, et al.
Pubblicazione: (2025)
ROCK: A variational formulation for occupation kernel methods in Reproducing Kernel Hilbert Spaces
di: Rielly, Victor, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rielly, Victor, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Universal Reproducing Kernel Hilbert Space from Polynomial Alignment and IMQ Distance
di: Bouhsine, Taha
Pubblicazione: (2026)
di: Bouhsine, Taha
Pubblicazione: (2026)
On the Saturation Effect of Kernel Ridge Regression
di: Li, Yicheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Yicheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning Reconstructive Embeddings in Reproducing Kernel Hilbert Spaces via the Representer Theorem
di: Feito-Casares, Enrique, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Feito-Casares, Enrique, et al.
Pubblicazione: (2026)
Koopman Subspace Pruning in Reproducing Kernel Hilbert Spaces via Principal Vectors
di: Shah, Dhruv, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Shah, Dhruv, et al.
Pubblicazione: (2026)
Data-Driven Stochastic Optimal Control in Reproducing Kernel Hilbert Spaces
di: Hoischen, Nicolas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hoischen, Nicolas, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the Benefits of Over-parameterization for Out-of-Distribution Generalization
di: Hao, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hao, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Large Dimensional Kernel Ridge Regression: Extending to Product Kernels
di: Zhou, Yang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhou, Yang, et al.
Pubblicazione: (2026)
On the Impacts of the Random Initialization in the Neural Tangent Kernel Theory
di: Chen, Guhan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Guhan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Numerical Integration in Reproducing Kernel Hilbert Spaces via Leverage Scores Sampling
di: Chatalic, Antoine, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chatalic, Antoine, et al.
Pubblicazione: (2023)
On the Eigenvalue Decay Rates of a Class of Neural-Network Related Kernel Functions Defined on General Domains
di: Li, Yicheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Yicheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Behavioral Framework for Data-Driven Modeling of Nonlinear Systems in Vector-Valued Reproducing Kernel Hilbert Spaces
di: Hou, Boya, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hou, Boya, et al.
Pubblicazione: (2026)
Spatially-Adaptive Gradient Re-parameterization for 3D Large Kernel Optimization
di: Lee, Ho Hin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Ho Hin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Depth-induced NTK: Bridging Over-parameterized Neural Networks and Deep Neural Kernels
di: Tian, Yong-Ming, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tian, Yong-Ming, et al.
Pubblicazione: (2025)
Neural Tangent Kernel of Neural Networks with Loss Informed by Differential Operators
di: Gan, Weiye, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gan, Weiye, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimal Rates of Kernel Ridge Regression under Source Condition in Large Dimensions
di: Zhang, Haobo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Haobo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Featured Reproducing Kernel Banach Spaces for Learning and Neural Networks
di: de la Higuera, Isabel, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: de la Higuera, Isabel, et al.
Pubblicazione: (2026)
Mirror Descent on Reproducing Kernel Banach Spaces
di: Kumar, Akash, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kumar, Akash, et al.
Pubblicazione: (2024)
Function Spaces Without Kernels: Learning Compact Hilbert Space Representations
di: Low, Su Ann, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Low, Su Ann, et al.
Pubblicazione: (2025)
Improving Adaptive Moment Optimization via Preconditioner Diagonalization
di: Nguyen, Son, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nguyen, Son, et al.
Pubblicazione: (2025)
Diagonal Adaptive Non-local Observables on Quantum Neural Networks
di: Tseng, Huan-Hsin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tseng, Huan-Hsin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Generative Pre-trained Ranking Model with Over-parameterization at Web-Scale (Extended Abstract)
di: Li, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stochastic Trust-Region Methods for Over-parameterized Models
di: Yang, Aike, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yang, Aike, et al.
Pubblicazione: (2026)
Convergent Methods for Koopman Operators on Reproducing Kernel Hilbert Spaces
di: Boullé, Nicolas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Boullé, Nicolas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Sparse Representer Theorems for Learning in Reproducing Kernel Banach Spaces
di: Wang, Rui, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Rui, et al.
Pubblicazione: (2023)
Minimax and Adaptive Covariance Matrix Estimation under Differential Privacy
di: Cai, T. Tony, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Cai, T. Tony, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Improving Adaptivity via Over-Parameterization in Sequence Models
di: Li, Yicheng, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Supporting Evidence for the Adaptive Feature Program across Diverse Models
di: Li, Yicheng, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Learning Hamiltonian Dynamics with Reproducing Kernel Hilbert Spaces and Random Features
di: Smith, Torbjørn, et al.
Pubblicazione: (2024) -
On the Convergence of Irregular Sampling in Reproducing Kernel Hilbert Spaces
di: Iske, Armin
Pubblicazione: (2025) -
Policy Newton Algorithm in Reproducing Kernel Hilbert Space
di: Zhang, Yixian, et al.
Pubblicazione: (2025)