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English(EN) Fast-Mixing Markov Chains without Gradients

新研究提供更快的马尔可夫链收敛方法

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

两篇新研究论文提出了加速马尔可夫链收敛的新方法。第一篇论文引入了一个称为“渐近等价于目标”的标准，提供了一条无需依赖不可约性或非周期性等传统概念即可直接证明收敛的途径。第二篇论文提出了一个称为“延迟接受正则化和退火”（DART）的框架，该框架通过利用目标密度的几何信息而不直接计算梯度来实现马尔可夫链更快的混合时间。 AI

影响 这些方法可以提高机器学习和统计推断中使用的采样算法的效率。

排序理由 arXiv上发表的两篇学术论文为马尔可夫链收敛性提供了新的理论贡献。

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报道来源 [2]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Patrick Forr\'e ·

    通过渐近等价于目标，直接实现马尔可夫链收敛

    arXiv:2608.03353v1 Announce Type: cross Abstract: For a Markov kernel $T$ with an invariant probability measure $\pi$, we give a self-contained proof of the Markov chain convergence theorem via a criterion called asymptotic equivalence with the target. It assumes two parts about …

  2. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Robert Kutri, Robert Scheichl ·

    无需梯度即可快速混合的马尔可夫链

    arXiv:2606.27564v1 Announce Type: cross Abstract: Most approaches for accelerating Markov chain mixing either rely on incorporating expensive geometric information in the proposals, or reduce the per-step cost of sampling via surrogate densities. We propose a localisation princip…

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