En matemáticas, una función cresta es cualquier función que pueda escribirse como la composición de una función univariada con una transformación afín , es decir: para algunos y . La acuñación del término "función de cresta" se atribuye a menudo a BF Logan y LA Shepp. [1]![{\displaystyle f:\mathbb {R} ^{d}\rightarrow \mathbb {R} }](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
![{\displaystyle f({\boldsymbol {x}})=g({\boldsymbol {x}}\cdot {\boldsymbol {a}})}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
![{\displaystyle g:\mathbb {R} \rightarrow \mathbb {R} }](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
![{\displaystyle {\boldsymbol {a}}\in \mathbb {R} ^{d}}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
Relevancia
Una función de cresta no es susceptible a la maldición de la dimensionalidad [ se necesita aclaración ] , lo que la convierte en una herramienta instrumental en diversos problemas de estimación. Este es un resultado directo del hecho de que las funciones de cresta son constantes en direcciones: Sean vectores independientes ortogonales a , de modo que estos vectores abarquen dimensiones. Entonces ![{\displaystyle d-1}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
![{\displaystyle a_{1},\dots,a_{d-1}}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
![{\displaystyle d-1}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
![{\displaystyle a}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
![{\displaystyle d-1}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
![{\displaystyle f\left({\boldsymbol {x}}+\sum _{k=1}^{d-1}c_{k}{\boldsymbol {a}}_{k}\right)=g\ izquierda({\boldsymbol {x}}\cdot {\boldsymbol {a}}+\sum _{k=1}^{d-1}c_{k}{\boldsymbol {a}}_{k}\cdot {\boldsymbol {a}}\right)=g\left({\boldsymbol {x}}\cdot {\boldsymbol {a}}+\sum _ {k=1}^{d-1}c_{k} 0\right)=g({\boldsymbol {x}}\cdot {\boldsymbol {a}})=f({\boldsymbol {x}})}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
para todos . En otras palabras, cualquier desplazamiento de en dirección perpendicular a no cambia el valor de .![{\displaystyle c_{i}\in \mathbb {R} ,1\leq i<d}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
![{\displaystyle {\boldsymbol {x}}}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
![{\displaystyle {\boldsymbol {a}}}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
![{\displaystyle f}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
Las funciones de cresta desempeñan un papel esencial, entre otros, en la búsqueda de proyecciones , modelos lineales generalizados y como funciones de activación en redes neuronales . Para obtener una encuesta sobre las funciones de las crestas, consulte. [2] Para obtener libros sobre las funciones de las crestas, consulte. [3] [4]
Referencias
- ^ Logan, novio; Shepp, LA (1975). "Reconstrucción óptima de una función a partir de sus proyecciones". Revista de Matemáticas de Duke . 42 (4): 645–659. doi :10.1215/S0012-7094-75-04256-8.
- ^ Konyagin, SV; Kuleshov, AA; Maiorov, VE (2018). "Algunos problemas de la teoría de las funciones de cresta". Proc. Instituto Steklov. Matemáticas . 301 : 144-169. doi :10.1134/S0081543818040120. S2CID 126211876.
- ^ Pinkus, Allan (agosto de 2015). Funciones de cresta. Cambridge: Cambridge Tracts in Mathematics 205. Prensa de la Universidad de Cambridge. 215 págs. ISBN 9781316408124.
- ^ Ismailov, Vugar (diciembre de 2021). Funciones de cresta y aplicaciones en redes neuronales. Providence, RI: Encuestas y monografías matemáticas 263. Sociedad Matemática Estadounidense. 186 págs. ISBN 978-1-4704-6765-4.