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Randomized Quasi-Monte Carlo Features for Kernel Approximation

Yian Huang · Zhen Huang首次提交 2025-03-08 · 修订 2025-09-07 · v2arXiv预印本

随机拟蒙特卡洛特征用于核近似AI 解读

We investigate the application of randomized quasi-Monte Carlo (RQMC) methods in random feature approximations for kernel-based learning. Compared to the classical Monte Carlo (MC) approach \citep{rahimi2007random}, RQMC improves the deterministic approximation error bound from $O_P(1/\sqrt{M})$ to $O(1/M)$ (up to logarithmic factors), matching the rate achieved by quasi-Monte Carlo (QMC) methods \citep{huangquasi}. Beyond the deterministic error bound guarantee, we further…We investigate the application of randomized quasi-Monte Carlo (RQMC) methods in random feature approximations for kernel-based learning. Compared to the classical Monte Carlo (MC) approach \citep{rahimi2007random}, RQMC improves the deterministic approximation error bound from $O_P(1/\sqrt{M})$ to $O(1/M)$ (up to logarithmic factors), matching the rate achieved by quasi-Monte Carlo (QMC) methods \citep{huangquasi}. Beyond the deterministic error bound guarantee, we further…

核、筛与局部多项式正则化与变量选择

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