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English(EN) Accelerated Markov Chain Monte Carlo Algorithms on Discrete States

新的离散状态采样算法利用Nesterov加速

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一类新的离散状态采样算法，该算法建立在Nesterov加速梯度法的基础上。该方法通过将传统Metropolis-Hastings算法的概率分布演化解释为KL散度上的梯度下降，从而对其进行了扩展。所提出的方法利用离散Wasserstein-2度量和迁移函数，通过阻尼哈密顿流实现基于动量的加速。还引入了一个粒子相互作用系统来近似这些加速采样动力学，并通过数值示例证明了其在估计离散得分函数方面的有效性。 AI

影响 引入了可能提高机器学习和AI研究中采样方法效率的新算法技术。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Bohan Zhou, Shu Liu, Xinzhe Zuo, Wuchen Li ·

    离散状态下的加速马尔可夫链蒙特卡洛算法

    arXiv:2505.12599v3 Announce Type: replace-cross Abstract: We propose a class of discrete state sampling algorithms based on Nesterov's accelerated gradient method, which extends the classical Metropolis-Hastings (MH) algorithm. The evolution of the discrete states probability dis…

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