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Discrete Distributions Can Be Learned from Metastable Samples
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内容提要
本文探讨了马尔可夫链采样器在多变量分布中常常停留在特定状态的问题，导致近似采样亚稳分布。尽管亚稳分布与真实模型存在较大差异，但满足强亚稳性条件的可逆马尔可夫链的单变量条件分布仍接近真实分布，因此可以利用条件似然估计器来学习真实模型。
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关键要点
- 马尔可夫链采样器在多变量分布中常常停留在特定状态区域。
- 这种停留导致近似采样亚稳分布，通常与真实模型存在较大差异。
- 满足强亚稳性条件的可逆马尔可夫链的单变量条件分布平均上仍接近真实分布。
- 可以利用条件似然估计器来学习真实模型。
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