基于有限维轨道框架提出可学习性构造理论

Yunied Puig 提出基于有限维轨道框架的可学习性构造理论，通过加权移位构造适应数据的字典、稀疏表示和预测扩展，并将学习过程划分为支架发现、稀疏实现和预测三个步骤。 核心方法 CCDS 在最小偏差边界上复现匹配追踪（MP）和正交匹配追踪（OMP）的行为，同时支持具有指定残差几何的可行路径。合成几何实验和分类基准显示，该方法在匹配秩投影方面表现更好，基于稀疏证书训练的预测器也取得了有竞争力的性能。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。