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Nyström++
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新的自适应Nyström方法增强了高斯过程回归的可扩展性
研究人员开发了一种自适应Nyström方法来提高高斯过程回归（GPR）的可扩展性。这种新方法贪婪地选择标志点以最小化近似误差，在准确性和稳定性方面优于随机选择。该方法在性能上可与精确GPR相媲美，同时样本量呈线性扩展，使其适用于大规模计算机实验。
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新型张量链向量增强矩阵迹估计
研究人员开发了一种使用高斯随机张量链向量进行随机迹估计的新方法。该方法为传统方法提供了一种结构化替代方案，特别适用于非结构化向量计算成本高昂的张量结构化设置。所提出的技术在应用于适当的张量链秩时，为 Girard--Hutchinson 估计器提供了与维度无关的保证，并能达到与经典方法相似的精度。此外，该研究还探讨了将这些草图集成到 Nyström++ 框架中，在特定条件下可能提高样本复杂度。