研究人员开发了一种从非归一化后验分布中采样组合式离散对象的新方法。这种方法被称为路径依赖离散摊销推理，通过将整个过去轨迹纳入策略，而不是仅仅依赖当前状态，来增强现有的马尔可夫决策过程（MDP）技术。此修改旨在通过减轻状态混淆来改善训练期间的信号传播并增加采样器的表达能力。实验表明，与先前技术相比，这种新方法可以实现更快的学习收敛和更好的状态空间探索。 AI
影响 这项研究可能导致在AI模型中生成复杂离散数据结构的方法更有效、更具表现力。
排序理由 这是一篇详细介绍新推理方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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