有限阶精确路径梯度估计框架扩至离散变量

Donghan He 与 Luhuan Wu 提出一种有限阶精确路径梯度估计框架，将路径梯度的适用扩展到 Poisson 等常见离散随机变量，可为这些变量构造无偏估计量。 据作者称，该估计量在给定阶数多项式的所有无偏解中取最小范数解，保持硬前向采样、无需温度调节，数行代码即可实现，在唯一性和权重方差最小化上优于其他可行解；超出指定函数类时则有非渐近偏差界。 实验中，低阶方法在线性、非线性及层次潜变量模型上匹敌或超越调优基线，并在所有运行时基准中快于竞品。以上均为论文报告的结果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。