Articles sur Kernel Density Estimation
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Fonctionnalités de Fourier aléatoires signées pour une estimation rapide de la densité avec des noyaux indéfinis
Signed random Fourier features for fast density estimation with indefinite kernels
AI InsightCet article propose des fonctionnalités de Fourier stochastiques signées, qui étendent la portée applicable de RFF des noyaux définis positifs aux noyaux indéfinis, de sorte que les noyaux KDE couramment utilisés tels que les noyaux paraboliques puissent également atteindre une accélération O(N). Par rapport à la limitation précédente de RFF ne prenant en charge que les noyaux définis positifs, il s'agit d'une extension clé au niveau de la méthode et devrait réduire considérablement le coût de calcul de l'estimation de la densité à grande échelle.Importance 60/100