random fourier features | BriefGPT

关键词random fourier features

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随机 Fourier 特征的统一分析
使用随机傅里叶转换对核方法的学习过程进行风险分析，同时提出使用 Ridge 杠杆得分进行特征筛选的随机傅里叶转换方法，可大大降低计算成本。
PDF6 years ago
ICML核岭回归的随机傅里叶特征：逼近界限和统计保证
本文通过研究谱矩阵近似的角度，给出了随机傅里叶特征的数量界和核岭回归的统计保障，而从核的杠杆函数中改进傅里叶空间的分布采样可获得提高的性能与更优的采样方案。
PDF6 years ago
IJCAI利用斯坦效应的数据驱动随机傅里叶特征
本文提出了一种基于 Stein 效应的新型收缩估计器，用于随机特征的数据驱动加权策略，可以在核逼近和监督学习任务中提供更好的性能。
PDF7 years ago
使用随机傅里叶特征在 RKH 空间中进行网络分布式在线学习
我们提出了一种新颖的扩散方案，用于在网络上进行基于内核的在线学习，通过使用 Random Fourier Features，将解决方案近似为固定大小的向量，并提供了渐近收敛和网络遗憾的限制条件。
PDF7 years ago
NIPS高斯过程在生存分析中的应用
引入了一种半参数贝叶斯模型用于生存分析，并使用高斯过程来从参数基线风险中非参数地模拟差异，同时考虑协变量的依赖性与左侧，右侧和间隔中断机制，通过 MCMC 算法进行推断并基于随机傅立叶特征的近似方案使计算更快，真实数据实验结果证明我们的模型
PDF8 years ago
NIPS正交随机特征
本文通过使用正交矩阵代替高斯随机矩阵来减小核近似误差提出了正交随机特征和结构化正交随机特征，并为此行为提供理论和实证证据。实验结果证明了与现有方法相比 ORF 和 SORF 的有效性。
PDF8 years ago
高斯核距离的相对误差嵌入
本文研究了使用 Reproducing Kernel Hilbert Space 定义数据点的嵌入，以及这些映射到欧几里德空间的随机傅里叶特征的映射精度与高斯内核距离之间的关系。我们证明了使用 O ((1/ε²) log (n)) 个近似特
PDF8 years ago
随机傅里叶特征的误差
本文介绍了核方法在机器学习问题中的应用，提到了采用随机傅里叶特征解决大规模数据集问题的方法，并给出了更好的误差界限及嵌入方式的理解、近似误差、在某些机器学习方法中的使用，同时指出了该特征的两种变体中，更常用的一种在高斯核中具有严格更高的方差
PDF9 years ago
NIPS随机傅里叶特征的最优速率
本文通过理论分析，详细研究了随机傅里叶特征（RFF）在逼近质量方面的表现，并提出了一种 RFF 逼近核的导数的方法。
PDF9 years ago