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Till Kahlke

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  1. TOOL · CL_247465 ·

    新算法大幅缩短GMM训练时间，支持十亿参数模型

    研究人员开发了一种新颖的高斯混合模型（GMM）变分近似方法，显著降低了计算复杂度。该新算法在数据维度上呈线性扩展，在组件数量和数据点数量上呈次线性扩展，相比以往方法有了实质性改进。该方法已通过实验验证，在零样本图像去噪等任务中实现了数量级的加速，并能够训练拥有超过100亿参数的GMM模型，在大型数据集上取得了最先进的性能。