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通过可微编程缩小 SGP4 和高精度传播之间的差距
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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
本文提出了SigGPDE，一个新的可扩展的稀疏变分推理框架，用于处理序列数据上的高斯过程。通过构造诱导变量来支撑稀疏近似，避免矩阵求逆，并展示了GP签名核的梯度是一个双曲型PDE的解。SigGPDE通过有效的反向传播算法，在大型数据集上实现了最先进的分类任务性能。
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关键要点
- 提出了SigGPDE，一个新的可扩展的稀疏变分推理框架，用于处理序列数据上的高斯过程。
- 构造了诱导变量来支撑稀疏近似，避免了矩阵求逆。
- 展示了GP签名核的梯度是一个双曲型偏微分方程的解。
- 构建了有效的反向传播算法来优化证据下限ELBO。
- 在大型数据集上实现了最先进的分类任务性能，处理多达100万个多元时间序列。
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