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Wir betrachten das Problem des Lernens Mehr Grat Funktionen der Form f (x) = g (Ax) f (x) = g (Ax) von Punkt Evaluierungen f. u0026 Nbsp; Wir gehen davon aus, dass die Funktion f Parajumpers Daunenjacke Herren u0026 nbsp; auf definierte ein ℓ2ℓ2-Ball in RDRD, g u0026 nbsp; zweimal stetig differenzierbar ist fast überall, und A∈Rk × dA∈Rk × d ist ein Rang k u0026 nbsp ;. Matrix, wobei k «dk« d Wir schlagen vor, eine randomisierte, Polynom-Komplexität . Stichprobenplan für die Schätzung solcher Funktionen Unsere theoretischen Entwicklungen jüngsten Techniken aus niedrigen Rang Matrix Erholung, die es uns ermöglicht, einen Polynomialzeit-Schätzer der Funktion f u0026 nbsp ableiten zu nutzen, zusammen mit gleichmäßigen Approximation garantiert Wir beweisen, dass unser System kann auch beantragt werden. Lernfunktionen der Form: u0026 lt; img height = '22' border = '0' style = 'vertical-align: bottom' width = '151' alt = Parajumpers Kodiak Damen 'Sehen Sie das MathML source' title = 'die MathML source' src = 'http://origin-ars.els-cdn.com/content/image/1-s2.0-S1063520314000050-si6.gif' u0026 gt; f (x) = u0026 Sigma; i = 1kgi (aiTx), f erfüllt bereitgestellt gewisse Glätte Bedingungen in einer Umgebung um den Ursprung. Wir charakterisieren auch das Rauschen Robustheit des Systems. Schließlich präsentieren wir numerische Beispiele, die theoretischen Grenzen in Aktion zu veranschaulichen.
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