کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4607785 | 1337884 | 2009 | 16 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Learning a function from noisy samples at a finite sparse set of points
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آنالیز ریاضی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
![عکس صفحه اول مقاله: Learning a function from noisy samples at a finite sparse set of points Learning a function from noisy samples at a finite sparse set of points](/preview/png/4607785.png)
چکیده انگلیسی
In learning theory the goal is to reconstruct a function defined on some (typically high dimensional) domain ΩΩ, when only noisy values of this function at a sparse, discrete subset ω⊂Ωω⊂Ω are available.In this work we use Koksma–Hlawka type estimates to obtain deterministic bounds on the so-called generalization error. The resulting estimates show that the generalization error tends to zero when the noise in the measurements tends to zero and the number of sampling points tends to infinity sufficiently fast.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Approximation Theory - Volume 161, Issue 2, December 2009, Pages 448–463
Journal: Journal of Approximation Theory - Volume 161, Issue 2, December 2009, Pages 448–463
نویسندگان
Andreas Hofinger, Friedrich Pillichshammer,