Kernel-Structured Interactions

新研究推进行列式点过程以实现可扩展学习和吸引力建模 · 跟踪到2个来源

两篇新提交至arXiv的研究论文探讨了行列式点过程（DPPs）的进展。第一篇论文介绍了一种通过非线性核和潜在特征对全秩交互进行建模，从而实现DPPs可扩展学习的方法，改善了表达能力与计算可扩展性之间的权衡。第二篇论文提出了一种行列式比率点过程（DRPP），它可以使用不同的对称核来模拟吸引和排斥效应，为表现出吸引力的应用提供了比非对称DPP更具可解释性和参数效率的替代方案。