本文介绍了一种名为随机梯度马尔可夫链蒙特卡罗（SGMCMC）的算法，旨在提高贝叶斯学习和机器学习模型的计算效率。该算法通过数据子抽样技术，在高维环境下展现出良好的可伸缩性，并在多个实验中优于传统的MCMC方法。

可扩展的贝叶斯学习的蒙特卡洛方法
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