研究者提出惩罚非可逆Langevin约束采样算法
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研究者提出惩罚非可逆Langevin约束采样算法
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AI 综述
Pervez Ali、Weihao Dong、Xiaoyu Wang 提出惩罚非可逆 Langevin 算法，用于从紧凸集 C 上的分布 π(x)∝e^{-f(x)}·1_C(x) 中采样。 该方法将平方距离惩罚与斜对称扰动结合，扰动可设为常值或状态相关，并保持惩罚后的 Gibbs 分布不变。
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最新进展10月5日 12:00
用于约束采样的惩罚非可逆 Langevin 算法报道时间线
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10月5日
- arXiv：cs.LG用于约束采样的惩罚非可逆 Langevin 算法
研究者提出惩罚非可逆 Langevin 算法，用于从紧凸集 $\mathcal C$ 上 $\pi(x)\propto e^{-f(x)}\mathbf 1_{\mathcal C}(x)$ 分布中采样，将平方距离惩罚与保持惩罚 Gibbs 分布的常值或状态相关斜对称扰动结合。
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