monte carlo approximation | BriefGPT

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GMC-PINNs：一种解决非规则域上分数阶偏微分方程的新型通用蒙特卡罗 PINNs 方法
提出了一种用于解决不规则域上分数阶偏微分方程（fPDEs）的新型广义蒙特卡洛物理信息神经网络（GMC-PINN）方法，并通过多个示例表明其有效性和计算效率高于原始的 fPINN 方法。
PDF2 months ago
三维切片瓦砾斯坦算法的拟蒙特卡罗方法
我们提出了拟切片瓦瓦斯坦距离的拟蒙特卡洛逼近方法，并通过引入随机性来扩展为随机化拟切片瓦瓦斯坦，实验证实了其在各种三维任务中的优越性能。
PDF10 months ago
确定性目标的黑盒变分推断：更快、更准确，更加黑箱
本研究介绍了一种称为 “确定性 ADVI” 的方法来解决 MFVB 的问题，并使用蒙特卡罗近似方法去优化其目标，相较于标准的 MFVB，确定性 ADVI 能更准确地预测后验线性响应协方差，并在现实问题中表现更加可靠并具有更快的速度和更高的准
PDFa year ago
决策网络及其训练方法
本研究探讨 “deliberation network” 家族的各种训练选项，并提供了一个统一框架，建议在并行训练时采用分别训练的方式，对于中间模型应在自由运行模式下，对于连续输出任务，可采用引导注意损失以防止退化为标准模型。
PDF2 years ago
结构化测试统计的精确成对置换检验
本篇文章提供了一种精确的算法用于针对一类结构化检验统计量的成对置换检验，并指出这种算法要比 Monte Carlo 近似法能够在同一数据集上快 10 倍。
PDF2 years ago
利用随机投影之浓度快速近似计算切片 - 瓦热斯坦距离
通过利用测度集中现象，我们基于高维随机向量的一维投影近似 Sliced-Wasserstein 距离，避免了通常需要的蒙特卡罗模拟，这一方法简单精确，用于生成模型问题效果显著。
PDF3 years ago
ICLR网络随机化：增强学习中通用的简单技术
本文提出一种简单有效的技术，通过引入随机卷积神经网络打乱输入观测数据，在提高深度强化学习智能体的泛化能力方面取得了显著效果，并且通过 Monte Carlo 近似的推理方法来减少随机化引起的方差。我们在 2D CoinRun、3D Deep
PDF5 years ago
WWW大规模图上完全个性化 PageRank 的分布式算法
本文提出了使用分布式计算框架计算大型边加权图的全面边加权个性化 PageRank 的新方法，使用了蒙特卡罗近似并结合优化技术，其准确性表现显着超过基线算法，并且速度比现有技术快数个数量级。
PDF5 years ago
基于 GAN 的半监督学习：重温流形正则化
使用 GAN 进行流形正则化，采用 Monte Carlo 近似方法进行拉普拉斯规范化，结合 GAN 实现特征匹配 GAN，并在 CIFAR-10 数据集上实现了半监督学习并取得了最先进的结果。
PDF6 years ago
重要性采样随机优化在变分推断中的应用
本工作提出一种更有效的变分推断算法，该算法采用重要性抽样估计梯度，通过评估近似参数的梯度而无需重新计算模型梯度来加速计算。引入重要性采样的随机梯度下降在一系列模型中优于标准随机梯度下降，同时提供了一种可证明的随机平均梯度变体，可用于变分推断
PDF7 years ago