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Feb, 2024
通过深度展开加速 Stein 变分梯度下降的收敛
Accelerating Convergence of Stein Variational Gradient Descent via Deep Unfolding
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Yuya Kawamura, Satoshi Takabe
TL;DR
本文中提出了一种深度展开的可训练 SVGD 算法，用于加速其收敛速度，并通过数值模拟实验证明了该算法相较于传统的 SVGD 变体具有更快的收敛速度。
Abstract
stein variational gradient descent
(
svgd
) is a prominent particle-based variational inference method used for sampling a target distribution.
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