一篇新论文介绍了一种在线牛顿法,该方法使用 Nesterov 加速草图来近似牛顿方向。该方法旨在为流式数据提供稳健的不确定性量化,同时保持与一阶方法相当的计算效率。该方法量化了来自数据和计算的不确定性,建立了收敛保证并开发了在线协方差估计器。实验表明其在回归模型的在线推断方面具有优越性。 AI
影响 引入了一种更具计算效率的不确定性量化在线学习方法,有可能改善流式数据的决策。
排序理由 这是一篇发表在 arXiv 上的研究论文,详细介绍了一种新的在线推断方法。
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