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离散分布可以通过亚稳样本学习
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内容提要
本文研究了马尔可夫链采样器在多变量分布中容易陷入特定状态的问题，导致近似采样亚稳分布。研究发现，即使全局差异较大，满足强亚稳性条件的可逆马尔可夫链，其单变量条件分布平均仍接近真实分布，可用于条件似然估计器学习真实模型。
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关键要点
- 本文研究了马尔可夫链采样器在多变量分布中容易陷入特定状态的问题。
- 这种问题导致近似采样亚稳分布。
- 即使全局差异较大，满足强亚稳性条件的可逆马尔可夫链，其单变量条件分布平均仍接近真实分布。
- 这种特性可以用于条件似然估计器学习真实模型。
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