論文の概要: Diffusive Gibbs Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03008v4
• Date: Fri, 24 May 2024 18:02:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 07:44:38.353594
• Title: Diffusive Gibbs Sampling
• Title（参考訳）: 難解なギブズサンプリング
• Authors: Wenlin Chen, Mingtian Zhang, Brooks Paige, José Miguel Hernández-Lobato, David Barber,
• Abstract要約: 本稿では,ディフューシブギブズサンプリング(Diffusive Gibbs Sampling, DiGS)を提案する。 DiGSは拡散モデルにおける最近の発展を統合し、ガウスの畳み込みを利用して補助雑音分布を生成する。 新規なメトロポリス・ウィスティン・ギブス法は, サンプリング工程における混合性を高めるために提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.1197715949575
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The inadequate mixing of conventional Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods for multi-modal distributions presents a significant challenge in practical applications such as Bayesian inference and molecular dynamics. Addressing this, we propose Diffusive Gibbs Sampling (DiGS), an innovative family of sampling methods designed for effective sampling from distributions characterized by distant and disconnected modes. DiGS integrates recent developments in diffusion models, leveraging Gaussian convolution to create an auxiliary noisy distribution that bridges isolated modes in the original space and applying Gibbs sampling to alternately draw samples from both spaces. A novel Metropolis-within-Gibbs scheme is proposed to enhance mixing in the denoising sampling step. DiGS exhibits a better mixing property for sampling multi-modal distributions than state-of-the-art methods such as parallel tempering, attaining substantially improved performance across various tasks, including mixtures of Gaussians, Bayesian neural networks and molecular dynamics.
• Abstract（参考訳）: 従来のマルコフ・チェイン・モンテカルロ法(MCMC)のマルチモーダル分布に対する不適切な混合は、ベイズ推論や分子動力学のような実践的応用において重要な課題である。 そこで本稿では,ディフューシブギブズサンプリング(Diffusive Gibbs Sampling, DiGS)を提案する。 DiGSは拡散モデルにおける最近の発展を統合し、ガウスの畳み込みを利用して元の空間の孤立モードをブリッジする補助ノイズ分布を作成し、ギブスサンプリングを用いて両方の空間からサンプルを交互に描画する。 新規なメトロポリス・ウィスティン・ギブス法は, サンプリング工程における混合性を高めるために提案されている。 DiGSは、並列テンパリングのような最先端の手法よりも、マルチモーダル分布をサンプリングするためのより優れた混合特性を示し、ガウス、ベイズニューラルネットワーク、分子動力学の混合を含む様々なタスクにおける性能を大幅に改善した。

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