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Feb, 2024
使用并行化中点随机化进行 Langevin Monte Carlo
Parallelized Midpoint Randomization for Langevin Monte Carlo
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Lu Yu, Arnak Dalalyana
TL;DR
研究通过并行计算梯度的对数密度的采样问题，重点关注具有光滑和强对数凹函数密度特征的目标分布，在分析其纯顺序版本的证明技术的基础上重新考虑了并行随机中点方法，并利用这些技术导出了采样和目标密度之间的Wasserstein距离上界，这些上界量化了利用并行处理单元所实现的运行时改进，这可以是相当大的。
Abstract
We explore the
sampling problem
within the framework where parallel evaluations of the gradient of the log-density are feasible. Our investigation focuses on target distributions characterized by smooth and strongly
log
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