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log determinant
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NIPS
高斯过程内核学习的可伸缩对数行列式
提出了利用 Chebyshev、Lanczos 和代理模型的随机估计方法,从只有快速矩阵 - 向量乘法(MVM)的情况下,估计大小为 $n imes n$ 的正定矩阵及其导数的对数行列式。这种方法可以有效地解决 Gaussian proce
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7 years ago
高维高斯分布样本协方差矩阵对数行列式定律与微分熵最优估计
本文研究了高维条件下多元高斯分布的差分熵、协方差矩阵的对数行列式的最优估计问题,建立了样本协方差矩阵对数行列式的中心极限定理,并给出了估计器的收敛率和局限性。
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11 years ago
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