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Christopher Bulteel
Christopher Bulteel
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新的SCORE框架可有效近似高斯目标的协方差矩阵
研究人员开发了SCORE，一个用于高维高斯目标中协方差矩阵近似的新型框架，该框架基于神经网络的预测建模。该方法将学习任务分解为边缘分布和结构化相关矩阵，从而能够以线性存储和O(d log d)的成本进行高效计算。SCORE利用了用于训练的闭式高斯核分数，该分数对退化协方差具有鲁棒性并提供有界梯度。该框架在包括时间序列预测、单目深度估计和空间天气预测在内的各种任务中，均已证明了性能的提高和计算成本的降低。
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新框架统一回归任务的不确定性量化 · 跟踪到2个来源
arXiv上发表的两篇新研究论文提出了回归任务中不确定性量化的统一框架。第一篇论文介绍了一系列基于核分数（kernel scores）的度量方法，为新的不确定性度量提供了原则性的设计，其行为受核选择的控制。第二篇论文对基于熵和方差的不确定性度量进行了公理化评估，并为连续空间开发了一个通用的参数化公式。这两项工作都旨在解决当前回归不确定性量化方面的不足，这在很大程度上被以分类为重点的研究所掩盖，并为从业者提供实用的指导。