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Effective Learning and Sampling of Multimodal Distributions Based on Data Initialization
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内容提要
本研究提出了一种新颖的初始化方法，旨在解决样本数量较少时从平稳分布有效采样多模态分布的难题。研究表明，低复杂度的Ising度量能够有效学习样本，为相关方法提供理论支持。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的初始化方法，旨在解决样本数量较少时从平稳分布有效采样多模态分布的难题。
- 研究利用高概率下的$k$阶谱间隙，能够产生与平稳测度在总变换距离上$ ext{ε}$-接近的样本。
- 研究结果表明，低复杂度的Ising度量能够有效学习样本，为相关方法提供理论支持。
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