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资源高效分布式递归高斯过程
论文提出 ADMM-RGP 与 PDMM-RGP 两种分布式递归高斯过程算法，用于多智能体场景下的多输出 GP 回归。作者分析了稳定性与收敛性，并给出加速收敛的参数选择策略以降低通信开销。在真实风电多输出数据集上验证，通信量显著低于现有方法而精度与全网一致性相当。
arXiv cs.LG39 天前
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论文提出 ADMM-RGP 与 PDMM-RGP 两种分布式递归高斯过程算法，用于多智能体场景下的多输出 GP 回归。作者分析了稳定性与收敛性，并给出加速收敛的参数选择策略以降低通信开销。在真实风电多输出数据集上验证，通信量显著低于现有方法而精度与全网一致性相当。