論文の概要: Kernel quadrature with randomly pivoted Cholesky

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03955v2
• Date: Tue, 17 Oct 2023 17:02:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 21:18:30.026934
• Title: Kernel quadrature with randomly pivoted Cholesky
• Title（参考訳）: ランダムにピボットされたcholeskyによるカーネル二次
• Authors: Ethan N. Epperly and Elvira Moreno
• Abstract要約: 本稿では、ランダムにピボットされたチョーレスキーと呼ばれるサンプリングアルゴリズムによって引き起こされたノードを用いて、再生カーネルヒルベルト空間の関数に対する新しい二次規則を提案する。 その結果、ランダムにピボットされたコレスキーは高速で、より計算に高価な二次スキームに匹敵する4次誤差率が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents new quadrature rules for functions in a reproducing kernel Hilbert space using nodes drawn by a sampling algorithm known as randomly pivoted Cholesky. The resulting computational procedure compares favorably to previous kernel quadrature methods, which either achieve low accuracy or require solving a computationally challenging sampling problem. Theoretical and numerical results show that randomly pivoted Cholesky is fast and achieves comparable quadrature error rates to more computationally expensive quadrature schemes based on continuous volume sampling, thinning, and recombination. Randomly pivoted Cholesky is easily adapted to complicated geometries with arbitrary kernels, unlocking new potential for kernel quadrature.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ランダムにピボットされたcholeskyとして知られるサンプリングアルゴリズムによって描画されたノードを用いて、再生核ヒルベルト空間における関数の新たな二次規則を提案する。 結果として得られる計算手順は、低い精度を達成するか、計算に難解なサンプリング問題を解決する必要がある以前のカーネル二次法と好適に比較される。 理論的および数値的な結果から、ランダムにピボットされたコレスキーは高速であり、連続的な体積サンプリング、薄型化、再結合に基づく計算コストの高い二次スキームと同等の二次誤差率を達成している。 ランダムにピボットされたコレスキーは任意のカーネルを持つ複雑な幾何学に容易に適応し、カーネルの二次的な新しいポテンシャルを解き放つ。

関連論文リスト

• Hybrid model of the kernel method for quantum computers [0.0]
  本稿では,古典的カーネル法に基づくハイブリッド学習手法と連続値のベクトル間の内部積の計算のための量子アルゴリズムを提案する。 テストケースでは,この新アルゴリズムを用いて,平面下にある有限正方形においてランダムに生成された新しい点が,この正方形内にある円の内外にあるか否かを分類した。 実験の結果, 99%のサンプルで新しい点を正確に検出できたが, 半径が理想よりもわずかに大きいため, 差は小さいことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T16:49:03Z)
• Gaussian Processes Sampling with Sparse Grids under Additive Schwarz Preconditioner [6.408773096179187]
  本稿では,GPモデルの前と後をランダムに実現するためのスケーラブルなアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムはスパースグリッドを用いた点近似と加法的シュワルツプレコンディショナーを利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-01T00:19:36Z)
• Faster One-Sample Stochastic Conditional Gradient Method for Composite Convex Minimization [61.26619639722804]
  滑らかで非滑らかな項の和として形成される凸有限サム目標を最小化するための条件勾配法(CGM)を提案する。 提案手法は, 平均勾配 (SAG) 推定器を備え, 1回に1回のサンプルしか必要としないが, より高度な分散低減技術と同等の高速収束速度を保証できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-26T19:10:48Z)
• Positively Weighted Kernel Quadrature via Subsampling [8.250374560598495]
  一般領域における確率測度に対する正重み付きカーネル二次規則について検討する。 これにより、正重みと最小ケース誤差の少ないカーネル二次規則を効率的に構築するアルゴリズムが実現される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-20T16:18:56Z)
• Spectral clustering under degree heterogeneity: a case for the random walk Laplacian [83.79286663107845]
  本稿では,ランダムウォークラプラシアンを用いたグラフスペクトル埋め込みが,ノード次数に対して完全に補正されたベクトル表現を生成することを示す。 次数補正ブロックモデルの特別な場合、埋め込みはK個の異なる点に集中し、コミュニティを表す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-03T16:36:27Z)
• Towards a Unified Quadrature Framework for Large-Scale Kernel Machines [35.32894170512829]
  数値積分表現を用いて,大規模カーネルマシンのための二次的フレームワークを開発する。 完全対称補間規則を利用して、カーネル近似のための二次ノードと関連する重みを効率的に計算する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-03T12:48:07Z)
• Single-Timescale Stochastic Nonconvex-Concave Optimization for Smooth Nonlinear TD Learning [145.54544979467872]
  本稿では,各ステップごとに1つのデータポイントしか必要としない2つの単一スケールシングルループアルゴリズムを提案する。 本研究の結果は, 同時一次および二重側収束の形で表される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-23T20:36:49Z)
• Accelerated Message Passing for Entropy-Regularized MAP Inference [89.15658822319928]
  離散値のランダムフィールドにおけるMAP推論の最大化は、機械学習の基本的な問題である。 この問題の難しさから、特殊メッセージパッシングアルゴリズムの導出には線形プログラミング(LP)緩和が一般的である。 古典的加速勾配の根底にある手法を活用することにより,これらのアルゴリズムを高速化するランダム化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-01T18:43:32Z)
• Stochastic Saddle-Point Optimization for Wasserstein Barycenters [69.68068088508505]
  オンラインデータストリームによって生成される有限個の点からなるランダムな確率測度に対する人口推定バリセンタ問題を考察する。 本稿では,この問題の構造を用いて,凸凹型サドル点再構成を行う。 ランダム確率測度の分布が離散的な場合、最適化アルゴリズムを提案し、その複雑性を推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T19:40:38Z)
• Optimal Randomized First-Order Methods for Least-Squares Problems [56.05635751529922]
  このアルゴリズムのクラスは、最小二乗問題に対する最も高速な解法のうち、いくつかのランダム化手法を含んでいる。 我々は2つの古典的埋め込み、すなわちガウス射影とアダマール変換のサブサンプリングに焦点を当てる。 得られたアルゴリズムは条件数に依存しない最小二乗問題の解法として最も複雑である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-21T17:45:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。