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Gibbs kernel
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SinkSLOT 方法为大型数据集提供更快的最优传输
研究人员推出了一种新颖的熵最优传输 (EOT) 方法 SinkSLOT，该方法显著提高了大型数据集的计算效率。与标准 Sinkhorn-Knopp 算法每次迭代需要 O(N^2) 操作不同，SinkSLOT 将其减少到每次迭代 L 次切片需要 O(LN) 操作。通过使用预期的切片提升传输计划来稀疏化 Gibbs 核，从而在现有 EOT 方法上实现显著的加速。所提出的散度也无需去偏，并已证明在梯度流实验中具有适用性。
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新的谱算法加速马尔可夫链收敛
研究人员开发了用于选择定义有限马尔可夫链平均核的状态空间划分的谱算法。这些算法旨在通过将基线核与吉布斯核组合或混合来加速收敛，吉布斯核在选定的块内重新采样。选择过程涉及使用加权 k-means 对马尔可夫链平方核的底部非恒定特征函数进行四舍五入，或对加性混合物进行代数上最小的特征函数进行四舍五入。该目标被证明等同于最小化初始块标签与一次跃迁后的状态之间的皮尔逊卡方互信息，从而提供了概率解释。在各种模型上的实验表明，每次迭代在收敛和统计…