抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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勾配降下(GD)は凸目的関数に対して急速に収束することが知られているが,局所極小で捕捉できる。他方,Langevin動力学(LD)は状態空間を探索し,大域的極小を見つけることができるが,正確な推定を与えるためには,LDは小さな離散化ステップサイズと弱い確率力で実行する必要があるが,これは一般に収束を遅くする。本論文では,これら2つのアルゴリズムおよびそれらの非スワッピングバリアントは,LDがより低い目的関数を与えるならば,それらの電流位置を交換する簡単な交換機構を通して,コラボレートを「ぐことができることを示す。このアイデアは,サンプリング文献からのレプリカ交換技術の特異限界として見ることができる。この新アルゴリズムは,目的関数が確率的勾配で勾配を置き換えて,交換機構に適切な閾値を追加することによって,高い確率で大域的最小線形に収束し,また,交換機構に適切な閾値を加えることにより,このアルゴリズムはオンライン設定にも使用できることを示した。また,同様の性能を達成するアルゴリズムの非スワッピング変異体を研究した。さらに,いくつかの数値実験を通して理論的結果を検証し,GDまたはLDのみを走行する上で提案アルゴリズムの優れた性能を観察した。【JST・京大機械翻訳】