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English(EN) BLOKS: Scaling Kernel Solvers with Sketched Block Preconditioning

BLOKS 求解器使用新颖的预处理器扩展核脊回归

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了一种新颖的基于共轭梯度法的求解器 BLOKS，专为 Nyström 草图核脊回归 (KRR) 设计。该方法结合了块 Jacobi 近似和草图技术，创建了一个内存成本与数据集大小和模型参数无关的预处理器，从而能够扩展到大型模型。BLOKS 的高效、GPU 加速实现表明，在大型数据集上，其性能与现有最先进的方法相当或更优，在保持有利的时间和内存复杂度的同时实现了出色的准确性。 AI

影响 引入了一种可扩展的核方法求解器，有可能在机器学习研究中实现更大、更复杂的模型。

排序理由 详细介绍机器学习新算法方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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BLOKS 求解器使用新颖的预处理器扩展核脊回归

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报道来源 [1]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Giordano Vitale, Giacomo Meanti, Marco Rando, Blanca Ayuso de Dios, Lorenzo Rosasco ·

    BLOKS: 使用草图块预处理扩展内核求解器

    arXiv:2610.13382v1 Announce Type: cross Abstract: Kernel Ridge Regression (KRR) is a theoretically sound algorithm for nonparametric learning, which is also often used to investigate properties of deep learning. However, the exact KRR formulation incurs time and memory costs prev…

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