关键词random feature approximation
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- 广义谱方法的随机特征逼近
随机特征逼近是加速大规模算法中核方法的最流行技术之一，并提供了对深度神经网络分析的理论方法。我们分析了与随机特征相结合的一大类谱正则化方法的泛化性质，包括梯度下降等具有隐式正则化的核方法或 Tikhonov 正则化等明确方法。对于我们的估计 - 使用随机特征逼近进行高效数据集蒸馏
提出了一种名为 RFAD 的基于随机特征近似的数据集蒸馏算法，该算法能够在维持较高准确性的同时，大幅加速了现有的数据集压缩算法，能够应用于大规模数据集上，并适用于如模型解释和隐私保护等任务。
- 使用随机特征的近似核主成分分析：计算与统计的权衡
本文研究了随机特征逼近在核主成分分析中的应用，通过比较计算效率和统计效率，分析了逼近 KPCA 的计算和统计性能优于 KPCA，研究依赖于自伴随 Hilbert-Schmidt 算子值 U 统计量的算子和 Hilbert-Schmidt 范 - 蒙德里安核函数
我们介绍了 Mondrian 核，这是 Laplace 核的快速随机特征逼近，并且适用于批量和在线学习；特征通过通过 Mondrian 过程抽取树结构构建，在 Mondrian 森林和核方法之间提供了新的联系。