في هذه الورقة، نقدم معمارية شبكة عصبية جديدة، حيث يتم إعادة معاملة مصفوفات الوزن بدلالة متجهات ذات أبعاد منخفضة، تتفاعل من خلال دوال النواة (kernel functions). يمكن تفسير طبقة من شبكتنا على أنها تُدخل طبقة خطية (محتمل أن تكون واسعة بشكل لا نهائي) بين المدخلات والنتائج. نصف النظرية التي تُمكّن هذا النموذج، ونُحقق التحقق منه من خلال أمثلة عملية، ونستكشف كيف يمكن استخدامه لفرض هيكل على الشبكات العصبية في تطبيقات متنوعة، تشمل تصور البيانات وأنظمة التوصية. وقد تحققنا بأداء يُعدّ من أفضل الأداء في مهمة التصفية التعاونية (MovieLens).