Mar, 2016

快速 DPP 采样在 Nystrom 法中的应用，用于核方法

PDF
TL;DR本文通过使用 DPP 的方式选择 landmark 点来保证至少达到一定的误差边界并且减少了时间效率，在实验中它表现比现有的方法更好，特别是在 Nyström 方法和 kernel ridge regression 中有应用。
发现论文，激发创造
  • 连续确定性点过程的近似推断

    本研究提出了两个高效的 Determinantal Point Processes 采样方案，并将其运用于人体姿态合成和活动空间的排斥性混合建模。

    Nov, 2013

  • 非对称行列式点过程可伸缩抽样

    本论文研究基于对称核矩阵的确定性点过程，提出了一种可扩展和快速的拒绝采样方法，通过构建新的建议分布以及对核进行一定结构上的约束，控制拒绝率，从而能够应用于非对称确定性点过程的采样。

    Jan, 2022

  • 确定性点过程的精确采样

    本文介绍了行列式点过程 (Determinantal Point Processes, DPPs) 以及其在机器学习领域中的应用，比如主动学习、贝叶斯优化、强化学习和图形模型中的边缘化。同时，文章也指出了为许多与机器学习相关的设置提供了在连续域上从 DPPs 中精确采样的方法。

    Sep, 2016

  • 高效采样投影 DPP 的 Zonotope 串行采样算法

    该研究构建了一种基于组合几何、线性规划和蒙特卡罗方法的新型 MCMC 抽样器，该抽样器利用 hit-and-run MCMC 核有效地跨越凸体并从 DPP 中抽样，提高了汇聚速度。

    May, 2017

  • 非对称行列式点过程的可扩展 MCMC 采样

    本文提出了一种基于状态较好的拒绝抽样算法的可扩展 MCMC 采样算法，用于 kdeterminantal point process，使其在低秩核下的运行时间为 n 的次幂；进一步将其扩展到没有大小限制的 NDPP。实验结果表明，我们的方法比现有的采样方法快得多。

    Jul, 2022

  • 无需查看所有项，从 $k$-DPP 中进行抽样

    本论文提出了一种自适应算法用于在大型数据集中编织小型数据集，从而提高 $k$-DPP 采样算法的性能，并确保所生成的样本集合与原始数据集的目标分布相一致。

    Jun, 2020

  • 基于行列式点过程的模型与统计推断：扩展版本

    本研究表明，确定性点过程 (DPP) 是描述空间点模式数据集的有用模型，但其统计模型和方法基本上未被探索。因此，我们利用 DPP 的概率特性，开发出参数模型，它可以很容易地评估其似然和矩表达式，并且可以快速模拟其实现。我们讨论了如何使用 DPP 模型的似然或矩性质进行统计推断，并提供了可自由使用的软件进行模拟和统计推断。

    May, 2012

  • 学习行列式点过程的定点算法

    本文提出了一种新的算法来学习 DPP kernel，其效果比以前的方法都要好，而且速度更快，实验表明该方法可以在实际数据和模拟数据上取得很好的数值表现。

    Aug, 2015

  • 学习确定性点过程核的参数

    该研究使用贝叶斯方法学习确定性点过程的内核参数，解决了非凸似然函数的难题，应用于神经病理学和图像多样性的研究中。

    Feb, 2014

  • 大边界行列式点过程

    本文探讨了如何通过重新参数化核矩阵，并提出了一种新的基于大间隔分离原则的参数估计技术来学习标记训练数据的 DPP 的参数（核矩阵），以及在文档和视频摘要的挑战性应用中使用我们提出的方法进行建模。

    Nov, 2014