Rekonstruktive Embeddings in RKHS: Neue Algorithmen für Manifold Learning
In einem kürzlich veröffentlichten Beitrag auf arXiv (2601.05811v1) stellen die Autoren neue Verfahren vor, die das rekonstruktive Manifold Learning in Reproducing‑Kernel Hilbert Spaces (RKHS) vorantreiben. Durch die Optimierung einer vektor‑basierten Form des Representer‑Theorems werden Beobachtungen als lineare Kombinationen ihrer Mitbeobachtungen im RKHS rekonstruiert.
