論文の概要: A connection between Tempering and Entropic Mirror Descent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11914v1
• Date: Wed, 18 Oct 2023 12:06:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 11:35:20.174819
• Title: A connection between Tempering and Entropic Mirror Descent
• Title（参考訳）: テンパリングとエントロピーミラーの輝きの関連
• Authors: Nicolas Chopin and Francesca R. Crucinio and Anna Korba
• Abstract要約: テンパリングSMCは,Kullback-Leibler分散に適用されるエントロピーミラー降下の数値近似であることを示す。 我々は,SMCにおける一般的な実践を正当化するために,テンパリングとミラー降下の関連性を活用し,文献におけるアルゴリズムの改良を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.862798953890065
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper explores the connections between tempering (for Sequential Monte Carlo; SMC) and entropic mirror descent to sample from a target probability distribution whose unnormalized density is known. We establish that tempering SMC is a numerical approximation of entropic mirror descent applied to the Kullback-Leibler (KL) divergence and obtain convergence rates for the tempering iterates. Our result motivates the tempering iterates from an optimization point of view, showing that tempering can be used as an alternative to Langevin-based algorithms to minimize the KL divergence. We exploit the connection between tempering and mirror descent iterates to justify common practices in SMC and propose improvements to algorithms in literature.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,非正規化密度が知られている対象確率分布から試料へのテンパリング(Sequential Monte Carlo, SMC)とエントロピックミラー降下の関係について検討する。 テンパリングSMCは、KL(Kulback-Leibler)の発散に適用されるエントロピーミラー降下の数値近似であり、テンパリング繰り返しに対する収束率を得る。 この結果から,KL の発散を最小限に抑えるために,Langevin ベースのアルゴリズムの代替としてテンパリングを使用できることを示す。 テンパリングとミラー降下イテレートの関連を利用して,smcにおける一般的な実践を正当化し,文学におけるアルゴリズムの改良を提案する。

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