基于形变 Weyl-Heisenberg 代数的“支持向量”机特征空间构造
机器学习
2020-06-05 v1 量子物理
摘要
本文利用基于形变 Weyl-Heisenberg 代数的形变相干态，该代数通过一个公共参数统一了著名的 SU(2)、Weyl-Heisenberg 和 SU(1,1) 群。我们证明了形变相干态提供了一个元核函数（即一种本身定义核函数的核）的理论基础。核函数推动了机器学习领域的发展，本文提出的元核函数为核函数的定义与探索开辟了新的理论途径。该元核函数将关联的回转曲面作为与非线性相干态相对应的特征空间。一项实证调研比较了由该元核导出的形变 SU(2) 与 SU(1,1) 核，其性能与径向基核（Radial Basis kernel）相近，并基于形变 Weyl-Heisenberg 代数提供了新的见解。
引用
@article{arxiv.2006.02904,
title = {Construction of 'Support Vector' Machine Feature Spaces via Deformed Weyl-Heisenberg Algebra},
author = {Shahram Dehdashti and Catarina Moreira and Abdul Karim Obeid and Peter Bruza},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.02904},
year = {2020}
}