Știrile membrilor UCA Forum Numerica; Învățare eficientă cu proiecții aleatorii; 11 iunie 2020 14:00 -

știrile

Abstract:
În ciuda performanțelor uimitoare, abordările de învățare automată de ultimă generație sunt adesea intensive în calcul și eficiența rămâne o provocare. Reducerea dimensiunii, dacă este realizată eficient, oferă o modalitate de a reduce cerințele de calcul ale sarcinilor din aval, dar posibil la întinderea preciziei obținute. În această discuție, discutăm interacțiunea dintre acuratețe și eficiență atunci când reducerea dimensionalității se realizează prin intermediul unor proiecții aleatoare, posibil dependente de date. Acestea din urmă sunt legate de metodele de discretizare pentru operatorii integrali, de metodele de eșantionare în algebră liniară numerică randomizată și de metodele de schițare. Rezultatele noastre arată că există un număr de sarcini și regimuri diferite în care, folosind proiecții aleatorii și regularizare, eficiența poate fi îmbunătățită fără pierderi de precizie. Rezultatele teoretice sunt folosite pentru a obține metode de kernel scalabile și rapide pentru seturi de date cu milioane de puncte.e culoare.