Neue Methode beschleunigt iterative Gaussian Processes durch Warm-Start
Ein neuer Ansatz aus dem arXiv-Preprint Improving Iterative Gaussian Processes via Warm Starting Sequential Posteriors verspricht, die Skalierbarkeit von Gaussian Processes (GPs) in sequentiellen Entscheidungsaufgaben deutlich zu erhöhen. Durch die Nutzung bereits gelöster kleinerer Teilprobleme kann die Konvergenz der iterativen linearen Solver – wie konjugierte Gradienten oder stochastische Gradientenabstiegsverfahren – signifikant beschleunigt werden.
