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大规模阻尼自然梯度下降的高效数值算法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种基于 Cholesky 分解的新算法，用于高效解决大规模场景中阻尼 Fisher 矩阵的问题。该算法适用性广泛且速度快。
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关键要点
- 提出了一种新的算法，用于解决大规模场景中的阻尼 Fisher 矩阵问题。
- 该算法适用于参数数量明显超过可用样本数量的情况。
- 算法对自然梯度下降和随机重新构建非常重要。
- 算法基于 Cholesky 分解，具有广泛的适用性。
- 基准结果表明该算法比现有方法快得多。
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