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Moreau--Yosida unadjusted Langevin algorithm
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为 Moreau--Yosida 未调整 Langevin 采样建立新界限
研究人员为 Moreau--Yosida 未调整 Langevin 算法 (MYULA) 建立了近乎线性的精度界限。该分析提供了一个明确的步长条件，在该条件下，相对于 Moreau 平滑目标的不变测度偏差被限制在 \(\\widetilde O(h)\\)。这项工作结合了 Moreau 近似偏差和 Wasserstein 收缩，确定 \(\\widetilde O(\\varepsilon^{-1})\\) 次迭代足以实现 N 次迭代…
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新的理论界限改进了复杂分布的Langevin采样
研究人员为Moreau--Yosida未调整Langevin算法（MYULA）开发了新的理论界限，这是一种用于从复杂概率分布采样的算法。该研究侧重于非光滑复合目标，并引入了一个新指标——活动迹（active trace），与以前的方法相比，该指标能更好地控制算法的离散化误差。这一进展可能导致更有效的机器学习采样技术，特别是在涉及强凸和Lipschitz梯度的问��中。