无预条件器的预条件化：基于随机化块 Krylov 子空间方法的快速岭回归与高斯采样
图像与视频处理
2025-09-04 v2 计算机视觉与模式识别
机器学习
神经元与认知
摘要
我们描述了一种用于求解单个正定线性方程组的随机化块共轭梯度方法的变体。该方法在不显式构造预条件器的情况下，以广泛的 Nyström 预条件化共轭梯度方法为基准，性能更优。在分析该算法时，我们推导了新的 Nyström 预条件化共轭梯度变体的理论保证，可能独立具有研究价值。我们还描述了该方法如何产生计算整个岭回归正则化路径以及从高维高斯分布中生成多个独立样本的国际前沿算法。
引用
@article{arxiv.2501.18716,
title = {Full-Head Segmentation of MRI with Abnormal Brain Anatomy: Model and Data Release},
author = {Andrew M Birnbaum and Adam Buchwald and Peter Turkeltaub and Adam Jacks and George Carra and Shreya Kannana and Yu Huang and Abhisheck Datta and Lucas C Parra and Lukas A Hirsch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.18716},
year = {2025}
}