GEMSS: A Variational Method for Discovering Multiple Sparse Solutions in Classification and Regression Problems
Il documento introduce GEMSS, un metodo variazionale che utilizza un singolo modello di miscela con repulsione integrata per scoprire efficientemente molteplici soluzioni distinte, sparse e statisticamente plausibili per problemi di classificazione e regressione ad alta dimensionalità, superando i baseline esistenti sia nei benchmark sintetici che nelle applicazioni del mondo reale.