Aug, 2023
训练计算密集型目标概率分布的正则化流
Training normalizing flows with computationally intensive target probability distributions
Piotr Bialas, Piotr Korcyl, Tomasz Stebel
TL;DR机器学习技术特别是所谓的标准化流在蒙特卡洛模拟中变得越来越受欢迎，因为它们可以有效地逼近目标概率分布。在格点场论中，目标分布由作用的指数给出。我们提出了一种基于 REINFORCE 算法的标准化流估计器，避免了相关的计算问题，应用于临界维度的二维 Schwinger 模型，并显示它相比重新参数化技巧估计器的墙钟时间更快，内存需求减少了 30％，数值上更稳定，并允许进行单精度计算和使用半浮点张量核心。我们深入分析了这些改进的原因，这些优点也将出现在目标概率分布计算复杂的其他领域中。