PulseAugur
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English(EN) Scalable Krylov Subspace Methods for Generalized Mixed-Effects Models with Crossed Random Effects

新的Krylov方法加速混合效应模型计算

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了新的基于Krylov子空间的方法，以显著加速广义混合效应模型的计算，特别是那些具有高维交叉随机效应的模型。与传统的Cholesky分解技术相比，这些新方法提供了几个数量级的加速和改进的计算鲁棒性。所提出的方法在准确性上与现有方法基本相同，并通过理论和实证进行了分析，并应用于模拟和真实世界数据。 AI

影响 这些计算进步可以使AI和机器学习研究中更有效地分析复杂数据集。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Pascal K\"undig, Fabio Sigrist ·

    面向具有交叉随机效应的广义混合效应模型的尺度可扩展 Krylov 子空间方法

    arXiv:2505.09552v4 Announce Type: replace-cross Abstract: Mixed-effects models are widely used to model data with complex grouping structures and high-cardinality categorical predictor variables. However, for high-dimensional crossed random effects, current standard computations …

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