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在一般希尔伯特空间中用随机梯度下降学习算子
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究使用随机梯度下降算法学习希尔伯特空间的运算符，并建立了收敛速度的上界。研究展示了算法对非线性目标运算符的最佳线性逼近，并应用于向量值和实值再生核希尔伯特空间的运算符学习问题，得到了新的收敛结果。
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关键要点
- 本研究使用随机梯度下降算法学习希尔伯特空间的运算符。
- 建立了SGD算法的收敛速度的上界。
- 进行了极小 - 极大下界分析，说明收敛分析和正则性条件刻画了运算符学习问题的可解性。
- SGD估计器收敛到非线性目标运算符的最佳线性逼近。
- 分析应用于向量值和实值再生核希尔伯特空间的运算符学习问题，得到了新的收敛结果。
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