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加速近似汤普森抽样与欠阻尼 Langevin 蒙特卡洛
使用欠阻尼 Langevin Monte Carlo 的近似 Thompson 抽样策略，改善了高维问题中需求高准确性时的可扩展性问题，并通过合成实验在高维赌博问题中经验验证了该算法的可扩展性和鲁棒性。
PDF6 months ago
利用类 ResNet 神经网络架构近似 Langevin Monte Carlo
通过构建一个神经网络，我们从一个简单的参考分布（如标准正态分布）映射到目标分布的样本，从而从目标分布中采样。通过 Langevin Monte Carlo 算法，我们提出了一个神经网络架构，并在 Wasserstein-2 距离下的光滑、
PDF8 months ago
利用概率视角构建语义感知的对抗样本
本研究通过盒约束 Langevin Monte Carlo 方法引入了对抗性示例的概率观点，并提出了一种创新的基于语义约束的对抗性示例生成方法，证实了该方法在 MNIST 和 SVHN 数据集上可以有效地规避面向传统对抗攻击的强化对抗训练。
PDFa year ago
随机梯度马尔可夫链蒙特卡罗下的非凸贝叶斯学习
本论文主要研究基于非凸贝叶斯学习问题的人工智能、深度神经网络、Langevin Monte Carlo、动态重要性抽样等方面的算法和理论，包括控制变量减少噪声能量估计器方差、基于非可逆性的群链复制交换等算法及解决梯度消失问题的动态重要性抽样
PDFa year ago
非对数凹和非光滑采样的 Langevin Monte Carlo 算法
该论文研究了近似采样的问题，特别是非对数凹分布的问题，提出了基于 Langevin Monte Carlo 算法的马尔可夫链蒙特卡洛方法，并在两种非光滑分布的情况下进行了数字模拟来比较算法的性能。
PDFa year ago
ICMLBregman--Moreau 包络下的 Bregman 近端 Langevin Monte Carlo
该研究提出了基于 Langevin Monte Carlo 的高效采样算法，针对由连续可微函数和非光滑函数组成的凸结合势函数进行采样。该算法利用了凸分析和优化方法中 Bregman 散度的最新进展，并将 Langevin Monte Car
PDF2 years ago
ICML基于 Langevin Monte Carlo 的上下文多臂赌博机算法
探究 Thompson 抽样算法在上下文强化学习中的效率，提出了一种使用 Langevin Monte Carlo 和 Markov Chain Monte Carlo 方法直接从后验分布进行采样的算法，避免了高维情况下对后验分布的高斯近似
PDF2 years ago
Langevin Monte Carlo 的收敛性：尾部增长和平滑性的相互作用
研究了从目标分布采样的 Langevin Monte Carlo 算法及其在 KL 散度方面的收敛速度，该收敛速度与函数潜力的尾部增长率无关，仅依赖于平滑性的顺序，并且允许具有中度尾部增长的广泛潜力类。
PDF4 years ago
非光滑 Langevin Monte Carlo
本文提出了一种基于 Langevin Monte Carlo 算法的分布采样方法，它可以在非光滑的对数凹分布下提供多项式时间收敛保证，并通过控制高斯扰动的偏差和方差来实现。
PDF5 years ago
非凸优化中分数阶 Langevin 蒙特卡罗的非渐近分析
研究了 Langevin Monte Carlo 算法及其扩展 Fractional Langevin Monte Carlo 在非凸优化问题中的用法和收敛性，证明了 Fractional Langevin Monte Carlo 算法的有
PDF5 years ago
随机梯度 Langevin 动力学的优缺点
本文研究了基于大规模数据集的贝叶斯学习的关键 MCMC 算法，发现当前常用的 SGLD 算法存在问题，但通过引入控制变量后的 SGLD Fixed Point 算法可以有效改善该问题，且与 Langevin Monte Carlo 算法计算
PDF6 years ago
Langevin Monte Carlo 与不准确梯度的用户友好保证
本文研究了从已知平滑和强对数凹概率密度函数中采样的方法，分析了基于过渡态随机游走的近似采样方法，并提出了几种保证误差的方法，包括第一阶 Langevin Monte Carlo 算法的误差上界、误差上界和梯度评估不准确的情况，以及二阶
PDF7 years ago
使用远离 Langevin 蒙特卡罗算法从具有紧支撑的对数凹分布中抽样
本文对应用于限制在凸体上的对数凸概率分布的 Langevin Monte Carlo 采样算法进行了详细的理论分析，该方法依赖于涉及与 K 相关的指示函数的 Moreau-Yosida 包络的正则化过程，建立了总变差范数和一阶 Wasser
PDF7 years ago
采样和优化之间更深入更强的类比： Langevin Monte Carlo 和梯度下降
本文通过对 Langevin Monte Carlo 采样算法的理论背景进行分析和实验，提出了一种新的计算密度函数收敛性的 Wasserstein 距离度量方法，并进一步研究了该采样算法与梯度下降优化算法之间的关系，同时还证明了一种基于噪声
PDF7 years ago
使用投影 Langevin 蒙特卡洛采样对数凹分布
通过投影步骤（与投影随机梯度下降类似），我们将 Langevin Monte Carlo（LMC）算法扩展到紧支持测度。我们的主要结果特别表明，当目标分布是均匀分布时，LMC 在 $\tilde {O}(n^7)$ 步内混合。我们还提供初步
PDF9 years ago