Vi föreslår en skalbar stokastisk variationsstrategi för GP-klassificering som bygger på Pólya-Gamma-dataförstärkning och inducerar punkter. Till skillnad från tidigare tillvägagångssätt får vi slutna uppdateringar baserade på naturliga gradienter som leder till effektiv optimering. Vi utvärderar algoritmen på verkliga datauppsättningar som innehåller upp till 11 miljoner datapunkter och visar att den är upp till två storleksordningar snabbare än toppmoderna, samtidigt som den är konkurrenskraftig i fråga om förutsägelseprestanda.
Nyligen föreslog REF en GP-klassificeringsalgoritm med en skalbar variationsstrategi baserad på Pólya-Gamma-förstärkning.
Efficient Gaussian Process Classification Using Polya-Gamma Data Augmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}