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基于统计的 Top-K 稀疏 Softmax 门控混合专家
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种可扩展的高斯过程模型，用于大规模非线性概率回归。该模型采用专家混合模型，并以分层方式重新组合计算，以对整个高斯过程进行近似。实验证据表明，该模型可以应用于超过数百万个数据的大数据集。
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关键要点
- 提出了一种可扩展的高斯过程模型，用于大规模非线性概率回归。
- 模型采用专家混合模型，并以分层方式重新组合计算。
- 通过封闭形式和分布式计算，实现高效的大规模并行化，保持较小的内存消耗。
- 模型具有处理任意大小数据集的潜力，无需明确的稀疏逼近。
- 实验证据表明模型可以应用于超过数百万个数据的大数据集。
- 该模型有可能为大规模高斯过程研究打下基础。
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