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训练计算密集型目标概率分布的正则化流
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究者提出了一种基于REINFORCE算法的标准化流估计器，应用于二维Schwinger模型，相比其他技巧估计器更快、内存需求减少30%，数值更稳定，适用于单精度计算和半浮点张量核心。这些改进的优点也适用于其他领域。
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关键要点
- 研究者提出了一种基于REINFORCE算法的标准化流估计器。
- 该估计器应用于二维Schwinger模型，避免了相关的计算问题。
- 相比其他重新参数化技巧估计器，该估计器的墙钟时间更快。
- 内存需求减少了30%，数值更稳定。
- 该估计器支持单精度计算和半浮点张量核心。
- 这些改进的优点适用于其他目标概率分布计算复杂的领域。
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