提出CUTS-GPR高维高斯过程方法
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提出CUTS-GPR高维高斯过程方法
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报道摘要
CUTS-GPR 通过将加性核与不完整网格结合，实现核矩阵-向量积随训练数据量 N 近线性甚至线性扩展，对维度 D 仅呈低阶多项式扩展。该积已在数十亿数据点、数千维度上验证，完整 GPR 计算（含超参数优化）在 N=4,494,001、D=500 的合成数据集上完成。其应用于 10 个势能面（N=447,265、D=24）仅需数小时，使高维势能面的贝叶斯建模成为可能。
摘自 arXiv：cs.LG
最新进展10月9日 12:00
CUTS-GPR：面向高维不完整网格的高斯过程回归新方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv：cs.LGCUTS-GPR：面向高维不完整网格的高斯过程回归新方法
CUTS-GPR 通过将加性核与不完整网格结合，实现核矩阵-向量积随训练数据量 N 近线性甚至线性扩展，对维度 D 仅呈低阶多项式扩展。该积已在数十亿数据点、数千维度上验证，完整 GPR 计算（含超参数优化）在 N=4,494,001、D=500 的合成数据集上完成。其应用于 10 个势能面（N=447,265、D=24）仅需数小时，使高维势能面的贝叶斯建模成为可能。
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