Feb, 2018
利用泊松 - 伽马数据增强实现高效高斯过程分类
Efficient Gaussian Process Classification Using Polya-Gamma Data Augmentation
Florian Wenzel, Theo Galy-Fajou, Christan Donner, Marius Kloft, Manfred Opper
TL;DR提出了一种可扩展的基于 Polya-Gamma 数据增强和诱导点的随机变分方法,通过自然梯度得到闭合式更新以实现高效优化,对真实世界数据集进行了评估并展示了其具有与最先进技术竞争的预测性能,可以比同类算法快两个数量级。