English(EN) Poisson-Corrector Complexity Bounds for Moreau--Yosida Unadjusted Langevin Sampling

为 Moreau-Yosida Langevin 采样算法建立了新的复杂度界限

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-14 04:00

研究人员为 Moreau-Yosida 未调整 Langevin 算法 (MYULA) 开发了新的复杂度界限，这是一种用于从概率分布采样的算法。该研究关注形式为 $\pi(\,\mathrm{d} x)\propto e^{-f(x)-g(x)}\,\mathrm{d} x$ 的分布，其中 $f$ 是强凸的，$g$ 是凸的和 Lipschitz 的。研究结果为算法的收敛速率提供了理论保证，确立了达到所需精度需要 $\widetilde O(\varepsilon^{-4/3})$ 次迭代的误差界限。 AI

影响为与机器学习相关的采样算法建立了理论收敛保证。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Yuchen Xin, Zhihua Zhang · 2026-09-14 04:00

Moreau--Yosida非调整Langevin采样中的泊松校正器复杂度界限

arXiv:2609.12594v1 Announce Type: new Abstract: We study the classical Moreau--Yosida unadjusted Langevin algorithm (MYULA) for $\pi(\,\mathrm{d} x)\propto e^{-f(x)-g(x)}\,\mathrm{d} x$, where $f\in C^2(\mathbb{R}^d)$ is $m$-strongly convex with $L_f$-Lipschitz gradient and $g:\m…

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Moreau--Yosida非调整Langevin采样中的泊松校正器复杂度界限

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