random feature maps | BriefGPT

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KDD基于随机特征的高效全局字符串核函数：超越子结构计数
使用全局字符串内核通过随机特征映射来维护正定性并避免对角线支配的内核矩阵，具有与字符串长度和训练字符串样本数量的线性训练成本。
PDF5 years ago
ICML高维数据的随机特征映射谱
本文运用随机矩阵理论诱导的 “浓度” 现象对这些随机特征图 Gram 矩阵的谱分析，为更深入地理解非线性和数据统计学的相互作用提供了基础，从而实现了更好的随机特征技术调优。
PDF6 years ago
KDD基于核随机特征的大规模非线性变量选择
本文提出了一种新的非线性回归输入变量选择的方法，这种方法嵌入到一个可以模拟一般非线性函数的核回归机器中，而不是局限于加性模型。通过将输入映射到随机特征的相对低维空间中，绕过了核方法典型的低伸缩性属性。通过学习适当的非线性随机特征映射，该算法
PDF6 years ago
神经网络的随机矩阵方法
研究 Gram 随机矩阵模型，证明当 $n,p,T$ 同时增长时，具有相似行为与样本协方差矩阵模型，应用于单层随机神经网络的渐进性能估计，提供了对随机神经网络基础机制的实际见解，并快速调整网络超参数。
PDF7 years ago
利用草图和预调整加速核岭回归
本文提出了一种基于随机特征图的预处理技术来加速解决核岭回归中不良条件和密集矩阵问题，可以适用于大规模数据集，实验证明该方法在一百万个训练样例的数据集中表现良好。
PDF8 years ago
利用结构回收随机性进行次线性时间核扩展
提出一种方案，通过随机嵌入将高斯随机向量回收到结构化矩阵中，以实现对各种核函数的近似，该方案可在亚线性时间内完成。其中包括 Fastfood 构造作为特例，还可扩展到周而复始、托普利兹和汉克尔矩阵以及广泛的结构化矩阵家族，该矩阵家族的特征在
PDF8 years ago
流式核主成分分析
提出了一种基于矩阵草图的流式 Kernel 主成分分析方法，它能够在流中维护一小组基本元素，仅需要对 n 取对数的空间，比当前最先进的方法在实践中表现得更好。
PDF9 years ago