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学习多个相关稀疏高斯图模型整合额外知识的快速可扩展联合估计器
本文提出了一种基于领域知识权重的新型混合范数,将两个带权稀疏性约束(共享交互作用和任务特异性结构模式)融合为最小化目标,在多任务 sGGMs 问题上取得了较高的计算效率和预测准确率。
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6 years ago
学习多个相关的稀疏高斯图模型的快速可扩展联合估计器
本文提出了一种基于 Elementary Estimator 框架的 proximal 算法 FASJEM,用于快速且可扩展地共同估计多个稀疏高斯图模型的结构,通过以 entry-wise 方式求解和优化,显著提高了精度、计算复杂度和内存利
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7 years ago
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