A Unifying Representer Theorem for Inverse Problems and Machine Learning

Regularization addresses the ill-posedness of the training problem in machine learning or the reconstruction of a signal from a limited number of measurements. The method is applicable whenever the problem is formulated as an optimization task. The standard strategy consists in augmenting the origin...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Foundations of computational mathematics Jg. 21; H. 4; S. 941 - 960
1. Verfasser: Unser, Michael
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: New York Springer US 01.08.2021
Springer Nature B.V
Schlagworte:
ISSN:1615-3375, 1615-3383
Online-Zugang:Volltext
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