arXiv · Statistics Machine Learning· Hideaki Ishibashi, Takahiro Kawashima, Hideitsu Hino·· 3 小时前AI 评分19
用于吸引与排斥的广义行列式点过程：具有不同交互核的 DRPP
Generalized Determinantal Point Processes for Attraction and Repulsion with Distinct Interaction Kernels
AI 导读
论文提出行列式比点过程（DRPP），用两个对称正定核的行列式之比分别建模排斥与吸引，保留标准 DPP 的基于特征的解释性。DRPP 引入辅助变量表示，支持高效 MCMC 采样与归一化常数等期望公式，便于最大似然学习。理论分析与实验表明，对 C 个潜在簇的传递性吸引，DRPP 仅需吸引秩 C，参数显著少于 NDPP。
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