确定性采样论文提交第二版并给出速率保证
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确定性采样论文提交第二版并给出速率保证
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AI 综述
Hoang-Son Tran、Pranav Gupta 和 Subhroshekhar Ghosh 提交了广义空间确定性采样论文的第二版，论文给出了基于扩散几何的快速近似方法及显式速率保证。 该方法的速率为（样本量）^(-1/2-1/(2d_int))，与相近维度欧氏空间中已知行列式采样方法的速率相当，适用于黎曼流形、离散网络和数据点云等一般空间。
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最新进展10月28日 12:00
一般空间中的行列式采样：通过扩散几何实现快速近似报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv · Machine Learning一般空间中的行列式采样：通过扩散几何实现快速近似
研究为一般空间中的行列式采样建立了基于扩散几何的快速近似方法和显式速率保证。其速率达到（样本量）^(-1/2-1/(2d_int))，与相近维度欧氏空间中已知行列式采样方法的速率相当，适用于黎曼流形、离散网络和数据点云等场景。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。