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QR decomposition
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新的随机投影流框架用于流形密度估计
研究人员推出了一种名为随机投影流（RPF）的新型框架，该框架旨在对位于低维流形上或附近的复杂高维数据进行高效密度估计。该方法利用了随机矩阵理论和随机投影几何的工具，使用随机半正交矩阵将数据投影到低维潜在空间。与主成分分析流或学习到的内射映射等现有方法不同，RPF被呈现为一种即插即用、高效的解决方案，其里奇流形体积校正项具有封闭形式的表达式，为生成模型提供了强大的基线。
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新方法提高了神经网络训练算法的效率
研究人员开发了一种新方法来重新参数化 Shampoo 和 SOAP 算法，提高了它们训练神经网络的效率。该技术支持 BFloat16 存储，从而减少内存使用量，并缓解了与此存储格式相关的性能下降。通过仅更新基向量的子空间，该方法显著降低了计算开销，使得基于 Shampoo 的方法在时间和内存方面更有效率，尤其适用于大型预处理矩阵。