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使用稳定谱分布的各向同性核新随机投影
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
在大规模回归问题中，Stein随机特征（SRF）通过Stein变分梯度下降生成高质量的随机傅里叶特征（RFF），从而提升核逼近和贝叶斯核学习的性能。SRF仅需评估对数概率梯度，展现出优越的计算效率和灵活性。
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关键要点
- 在大规模回归问题中，Stein随机特征（SRF）通过Stein变分梯度下降生成高质量的随机傅里叶特征（RFF）。
- SRF提升了核逼近和贝叶斯核学习的性能。
- SRF仅需评估对数概率梯度，展现出优越的计算效率和灵活性。
- 随机傅里叶特征（RFFs）提高了高斯过程（GP）的计算可扩展性和灵活性。
- SRF可以生成已知谱密度的高质量RFF样本，并灵活高效地近似非分析的谱测度后验。
- 通过与基准模型比较，验证了SRF在核逼近和GP回归问题上的有效性。
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