ICLRJun, 2020
非对称行列式点过程的可扩展学习和 MAP 推断
Scalable Learning and MAP Inference for Nonsymmetric Determinantal Point Processes
Mike Gartrell, Insu Han, Elvis Dohmatob, Jennifer Gillenwater, Victor-Emmanuel Brunel
TL;DR本文介绍了一种线性复杂度的基于 NDPP 内核分解的学习算法和一个线性复杂度的最大后验概率推断算法,使用这些算法可以更好地进行数据集的子集选择,缩短计算时间,并且提升了预测性能。