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原文
arXiv stat.ML· Oleksii Kachaiev, Luc Brogat-Motte, Silvia Villa, Lorenzo Rosasco·· 22 天前AI 评分24

马尔可夫链在核诱导几何下的收敛性研究

Markov Chain Convergence in Kernel-Induced Geometry

AI 导读

新研究探讨了马尔可夫链在正定核关联的希尔伯特嵌入几何(MMD)下的收敛性,建立了经验占优测度向不变测度收敛的非渐近高概率界。该理论界证明谱隙决定主项中的有效样本量,而核收缩仅引入线性修正。基于该成果,研究进一步推导出从单条轨迹预测动力系统时非线性最小二乘估计器的快速学习率。

来源:arXiv stat.ML · arxiv.org