NLP 抽样：将 MCMC 与 NLP 方法相结合用于多样化约束抽样
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。困难约束下生成多样样本是许多领域中的核心挑战，本研究旨在提供一个综合视图和框架，以结合 MCMC、约束优化以及机器人领域的方法，并通过实证评估来了解它们的优势。我们提出了 NLP 抽样作为一个通用问题形式，提出了一族基于重启的两阶段方法作为一个整合各个领域方法的框架，并在分析和机器人操纵规划问题上对其进行评估。此外，我们提供了几个概念性讨论，比如拉格朗日参数的作用、全局抽样的概念，以及扩散...
本研究提出了综合视图和框架，结合MCMC、约束优化和机器人领域的方法生成多样样本。实证评估发现这些方法在NLP抽样和机器人操纵规划问题上具有优势。讨论了拉格朗日参数、全局抽样、扩散NLP和基于模型的去噪采样器的思想。
