提出SCORE协方差估计框架

研究者提出 SCORE，将评分规则训练与谱空间协方差近似结合，用于高维结构化高斯目标的预测建模。该方法把学习任务分解为边缘分布与结构化相关矩阵两部分，实现线性存储和 O(d log d) 计算成本，并证明酉变换下的精确不变性。在时间序列预测、单目深度估计和空间天气预测任务上，SCORE 以更低计算成本取得更优性能。

摘自 arXiv cs.LG

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。