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研究者提出单步隐式采样器 OSIS

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AI 综述

研究者提出一种单步隐式采样器 OSIS,用于摊销推理。据该研究,OSIS 利用短时 MCMC 动力学为隐式建模分布的演化定义局部目标,在渐近极限下该分布成为 MCMC 核的不动点,从而实现对目标分布的采样。 研究称,OSIS 在采样时比多步摊销采样器和非摊销 MCMC 基线效率高得多,同时性能表现良好。

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10月12日
  1. arXiv stat.ML
    OSIS:通过单步隐式采样实现摊销推理

    研究者提出单步隐式采样器 OSIS,利用短时 MCMC 动力学为隐式建模分布的演化定义局部目标,在渐近极限下该分布成为 MCMC 核的不动点,从而实现对目标分布的采样。OSIS 在采样时比多步摊销采样器和非摊销 MCMC 基线效率高得多,同时性能表现良好。

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