Documenting caveats of `SimpleKernel`
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Valutazione
- Difficoltà
- 2/5
- Tempo stimato
- 1-3 ore
- Idoneità per principianti
- 45/100
- Tipo di issue
- Documentazione
- Chiarezza
- Specificata chiaramente
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- julia
- Ambito
- documentation, machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia con la sezione documentata su SimpleKernel, in particolare con le indicazioni per le funzioni kernel che dipendono da una metrica. Controlla il Theorem 1 collegato e l’esempio Distances.SphericalAngle, quindi aggiorna la documentazione per specificare che alcune scelte di PreMetric non producono kernel definiti positivi. Il lavoro è completato quando la precisazione e l’esempio sono chiaramente inclusi in quella sezione.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
The docs recommend SimpleKernel for building ones own kernel using Distances.jl. They should probably here also note that not every PreMetric yields a positive-definite kernel.
In particular, as Theorem 1 of https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/papers/Feragen_Geodesic_Exponential_Kernels_2015_CVPR_paper.pdf notes, the geodesic distance for any "non-flat" manifold does not yield a positive-definite kernel when used in a squared exponential kernel, which would mean e.g. Distances.SphericalAngle will not yield a PD kernel.
- Lingua principale
- Julia
- Stelle
- 276
- Fork
- 41
- Merge medio
- 1g 13h
- PR unite (30g)
- 1
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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