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Metropolis-Adjusted Dikin Walks

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  1. TOOL · CL_221021 ·

    分析了 Metropolis-Adjusted Dikin Walks 的新框架

    研究人员开发了一个 Metropolis-adjusted Dikin walks 的通用框架，这是一种用于统计机器学习的方法。该框架通过结合提议行列式和反向二次型来分析精确度量行走，从而产生可由二阶工具控制的中心化波动。新方法为多面体和谱hedra 提供了高效的混合时间，并为每种情况提供了具体的界限。这些分析共享一个通用的归约，该归约可以转移界限并允许适当的填充和高精度实现。