概率测度空间中的梯度流采样
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本文研究了基于梯度流的采样方法的设计要素，主要包括能量函数、度量、和用于算法推导的梯度流的数值近似。首先，我们展示了 Kullback-Leibler 散度作为能量函数的独特性质，即由它引导的梯度流与目标分布的标准化常数无关。其次，我们从不变性的角度研究了度量的选择，引入了一种放松的仿射不变性，构建了各种仿射不变的 Wasserstein 和 Stein...
本文研究了基于梯度流的采样方法的设计要素，包括能量函数、度量和梯度流的数值近似。研究表明，Kullback-Leibler散度作为能量函数具有独特性质，度量的选择从不变性的角度出发，构建了各种仿射不变的Wasserstein和Stein梯度流。提出了基于高斯近似的梯度流方法，并与参数变分推断衍生的梯度方法建立了联系，研究了它们的收敛性。
