Many works have shown that strong connections relate learning from examples to regularization techniques for ill-posed inverse problems. Nevertheless by now there was no formal evidence neither that learning from examples could be seen as an inverse problem nor that theoretical results in learning theory could be independently derived using tools from regularization theory. In this paper we provide a positive answer to both questions. Indeed, considering the square loss, we translate the learningproblem in the language of regularization theory and show that consistency results and optimal regularization parameter choice can be derived by the discretization of the corresponding inverse problem.
Learning, Regularization and Ill-Posed Inverse Problems / Rosasco, L.; Caponnetto, A.; DE VITO, Ernesto; De Giovannini, U.; Odone, F.. - STAMPA. - 17(2005), pp. 1145-1152. ((Intervento presentato al convegno Eighteenth Annual Conference on Neural Information Processing Systems tenutosi a Vancouver (Canada) nel 13-16 Dicembre 2004.
Data di pubblicazione: | 2005 |
Titolo: | Learning, Regularization and Ill-Posed Inverse Problems |
Autore/i: | Rosasco, L.; Caponnetto, A.; DE VITO, Ernesto; De Giovannini, U.; Odone, F. |
Autore/i UNIMORE: | |
Codice identificativo Scopus: | 2-s2.0-84898995714 |
Nome del convegno: | Eighteenth Annual Conference on Neural Information Processing Systems |
Luogo del convegno: | Vancouver (Canada) |
Data del convegno: | 13-16 Dicembre 2004 |
Volume: | 17 |
Pagina iniziale: | 1145 |
Pagina finale: | 1152 |
Citazione: | Learning, Regularization and Ill-Posed Inverse Problems / Rosasco, L.; Caponnetto, A.; DE VITO, Ernesto; De Giovannini, U.; Odone, F.. - STAMPA. - 17(2005), pp. 1145-1152. ((Intervento presentato al convegno Eighteenth Annual Conference on Neural Information Processing Systems tenutosi a Vancouver (Canada) nel 13-16 Dicembre 2004. |
Tipologia | Relazione in Atti di Convegno |
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