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Distance sketches 近似计算二次熵

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AI 综述

Steve Huntsman提出用距离草图近似计算分布的二次熵 $p^T d p$,以降低计算开销。方法针对负型距离,重点讨论欧氏距离和球面测地距离;当距离 $d$ 固定、分布 $p$ 变化时,可复用一次大型矩阵乘法,并结合随机特征嵌入、投影和控制变量,减少计算复杂度、内存使用和运行时间。

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10月12日
  1. arXiv · Machine Learning
    Efficient quadratic entropy with distance sketches:用距离草图近似计算二次熵

    Steve Huntsman提出用距离草图近似计算任意分布的二次熵 $p^T d p$,针对负型距离重点讨论欧氏距离和球面测地距离。方法结合随机特征嵌入与投影,并通过复用一次大型矩阵乘法和控制变量,在距离 $d$ 固定而分布 $p$ 变化时降低计算复杂度、内存使用和运行时间。

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