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metropolis-hastings sampler
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一种用于可控能量驱动文本生成的区块 Metropolis-Hastings 采样器
能量基语言建模与 Metropolis-Hastings 抽样器相结合可实现更高效和准确的文本生成，通过迭代提示大型语言模型，允许在每个步骤中对整个序列进行重写，从而确定生成长度和提高下游性能。
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7 months ago
离散分布的可伸缩抽样：梯度抽取错误
使用似然函数关于离散变量的梯度来提议更新，在一些复杂的模型上，我们的采样方法包括 Ising 模型、Potts 模型、受限玻尔兹曼机和分步隐马尔可夫模型等方面表现出优异的性能，并且有效提升以往在高维离散数据处理方面经常使用的变分自编码器和现
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3 years ago
扰动状态空间模型与粒子边缘 Metropolis-Hastings 采样器
通过对潜在噪声变量而非潜在状态变量进行重新表述的方法，我们研究了没有闭合形式转移的非线性状态空间模型。研究发现，这种转化实现了可计算的噪声密度以代替不可计算的转移密度，可作为辅助粒子滤波器等重要性抽样方法中的重要权重计算。通过两个多元海洋生
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12 years ago
广义线性模型的超 - g 先验
本文针对广义线性模型的超参数，对其进行了推广，在灵活性上做了优化。任何连续的适当的超先验 f（g）都可以使用，引出了大量的超 - g 先验。本文提出了联合 Laplace 近似方法，可以快速而准确地推理模型的后验分布，同时提出了一种高效的且
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14 years ago
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