Christoffel Adaptive Sampling for Sparse Random Feature Expansions
यह शोध पत्र स्पार्स रैंडम फीचर एक्सपेंशन के लिए एक क्रिस्टोफेल फंक्शन-गाइडेड एडेप्टिव सैंपलिंग रणनीति प्रस्तावित करता है जो डेटा-दुर्लभ वैज्ञानिक कंप्यूटिंग कार्यों में फंक्शन एप्रोक्सिमेशन सटीकता को अनुकूलित करने के लिए सूचनात्मक बिंदुओं को गतिशील रूप से चुनता है और साथ ही सैंपल कॉम्प्लेक्सिटी को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है।