注意:34MBもあるファイル
http://learning.mpi-sws.org/mlss2016/slides/CadixCours2016.pdf
Curse of Dimensionality
に対してどうするかという資料が掲載されている。
以下、気になった部分。
他の部分は自分が行いたいfunction approximationとは関係なさそう。また、内容の理解不足もある。
4枚目の資料 > Curse of Dimensionality
f(x) can be approximated from examples {x_i, f(x_i)}_i by local interpolation if f is regular and there are close examples:
Need eps^{-d} points to cover [0,1]^d at a Euclidean distance eps
Problem: ||x - x_i|| is always large
33枚目の資料 > Linearize Symmetries
linearize the orbits
変化の激しいorbitsを変化の緩和なorbitsに変換する。
Lipshitz:
https://en.wikipedia.org/wiki/Lipschitz_continuity
関連論文
Understanding Deep Convolutional Networks
Stéphane Mallat