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stochastic gradient hamiltonian monte carlo
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通过随机梯度哈密顿蒙特卡罗增强低精度采样
低精度训练是一种具有低成本的技术,可以提高深度神经网络的训练效率,而不会牺牲太多准确性。本文通过在强对数凹和非对数凹分布中使用低精度和全精度梯度累加器的随机梯度哈密顿蒙特卡罗(SGHMC)进行低精度采样的研究。理论上,我们的结果表明,对于非
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8 months ago
使用随机梯度哈密顿蒙特卡罗推断深高斯过程
本研究使用随机梯度哈密尔顿蒙特卡洛方法对深层高斯过程模型的非高斯后验分布抽样,提供了一种新的推断方法,成为 Deep Gaussian Processes 领域新的最优模型。
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6 years ago
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