Zzong's Notes

PASS-GLM

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polynomial approximate sufficient statistics for scalable Bayesian GLM inference

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Abstract

GLM 학습을 위한 새로운 approach 를 제안. 해당 접근 방식은 polynomial approximate sufficient statistics 을 구성하는 것을 기반으로 한다.

실험적으로도 MCMC 나 SGD 그리고 Laplace approximation 보다 속도나 정확도 면에서 우위임을 보였다.

B) Background

B.1) Generalized Linear Models

C) Related

D) References

링크된 언급

1
Generalized Linear Model

...ly update 될 수 있다. 잘 모르겠는 부분 \nabla L(\mathcal{D};\theta) 는 d 차원 벡터인데, 어떻게 inverse 계산을 할 수 있을까? C) Related PASS GLM D) References Randomized Exploration in Generalized Linear Bandits Probabilistic Machine Learning An Intr...