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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。