最適化適応重要度サンプラの大域的収束【JST・京大機械翻訳】

Akyildiz OEmer Deniz

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214569504761 整理番号：22P0022646

最適化適応重要度サンプラの大域的収束【JST・京大機械翻訳】

Global convergence of optimized adaptive importance samplers

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発行年： 2022年01月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2024年01月28日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

一般的な提案とモンテカルロ統合を行うための最適化適応重要度サンプラ(OAIS)を解析した。古典的結果を利用して,ターゲットと提案の間のχ ̄2発散による重要度サンプリング尺度のバイアスと平均二乗誤差(MSE)と,χ ̄2発散の大域的最適化を実行するスキームを開発した。この量は指数関数的な家族の提案に対して凸であることが知られているが,一般的な提案の場合が未解決の問題である。χ ̄2発散の大域的最適化のための確率的勾配Langevin動力学(SGLD)に対する非漸近限界を利用してこのギャップを閉じ,非凸最適化文献から最近の結果を活用することによりMSEに対する非漸近限界を導いた。得られたAISスキームは,均一時間である明白な理論的保証を持つ。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

システム・制御理論一般 , 計算機シミュレーション , 人工知能

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