arXiv stat.ML· Matteo Hoxha·· 13 天前AI 评分27
稀疏变分高斯过程的几何感知分块选择
Geometry-Aware Block Selection for Sparse Variational Gaussian Processes
AI 导读
针对稀疏变分高斯过程（SVGP），该研究提出一种几何感知分块选择算法，通过构建块对角缩放矩阵收紧变分下界，以在固定 inducing-point 预算下改善测试 RMSE 与 NLL。该算法计算开销低且复杂度明确，能通过数据划分恢复残差协方差矩阵对数行列式贡献，支持双随机优化框架训练，并可辅助为 SVGP 学习更优的超参数与 inducing points。
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