随机梯度分段确定性蒙特卡罗采样器
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内容提要
本文介绍了多种基于马尔可夫过程的采样方法，包括欠阻尼Langevin动力学、分段确定马尔可夫过程和随机梯度哈密尔顿蒙特卡洛方法。这些方法提高了大数据后验分布的采样效率和精度，适用于复杂的多峰后验分布，展示了在不同应用中的优越性能。
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Q&A
什么是欠阻尼Langevin动力学的Moreau-Yosida近似？
欠阻尼Langevin动力学的Moreau-Yosida近似是一种新实现方法，旨在提高采样精度，适用于后验推断。
RS-DMC算法如何解决Diffusion-based Monte Carlo中的高梯度复杂度问题？
RS-DMC算法通过逆扩散过程进行采样，并利用递归评分估计方法，设计高效算法来解决高梯度复杂度问题。
随机梯度Riemann Hamiltonian Monte Carlo (SGRHMC)的优点是什么？
SGRHMC算法继承了Riemann HMC的优点，并具有可扩展性，适用于复杂的多峰后验分布。
如何利用Hamiltonian Monte Carlo方法改进随机梯度马尔可夫蒙特卡罗采样的效率？
通过广义运动函数，Hamiltonian Monte Carlo方法能够提高随机梯度马尔可夫蒙特卡罗采样的效率。
Wasserstein梯度流的粒子优化框架有什么应用？
该框架用于统一随机梯度MCMC和Stein变分梯度下降算法，提高贝叶斯抽样的效率和可伸缩性。
Gibbs sampler在马尔可夫跳过程中的应用效果如何？
Gibbs sampler基于均一化思想从马尔可夫跳过程的后验分布模拟路径，表现良好。
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