English(EN) Transformed Samplers with Variance Reduction

新方法通过学习到的方差缩减来增强MCMC采样

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-09 04:00

研究人员开发了一种新方法来改进马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，通过使用学习到的变换来减少估计中的方差。该方法涉及训练一个双射函数（如归一化流），将目标分布映射到潜在空间中的参考密度。通过在潜在空间中求解泊松方程，可以推导出显式的控制变量，然后将其变换回原始空间。该技术也适用于重要性采样，并在合成后验和真实世界后验的实验中显示出与现有最先进采样器相比有希望的结果。 AI

影响增强了机器学习中使用的统计方法，可能改进模型训练和推理。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Siran Liu, Michalis Tisias, Petros Dellaportas · 2026-10-09 04:00

具有方差缩减的变换采样器

arXiv:2610.10870v1 Announce Type: cross Abstract: Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods are the standard tool for computing expectations under complex probability distributions. Control variates reduce the variance of the resulting estimates, but a good control variate requires…

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