論文の概要: GIST: Gibbs self-tuning for locally adaptive Hamiltonian Monte Carlo

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15253v1
• Date: Tue, 23 Apr 2024 17:39:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-24 12:53:16.027339
• Title: GIST: Gibbs self-tuning for locally adaptive Hamiltonian Monte Carlo
• Title（参考訳）: GIST: 局所適応型ハミルトンモンテカルロのギブズ自習
• Authors: Nawaf Bou-Rabee, Bob Carpenter, Milo Marsden,
• Abstract要約: ハミルトン型モンテカルロサンプリング器の局所化チューニングのための,新しいフレキシブルなフレームワークを提案する。 経路長を適応的にサンプリングするために、ランダム化されたハミルトニアンモンテカルロ、No-U-Turn Sampler、Apogee-to-Apogee Path Samplerが特別な場合としてこの統合されたフレームワークに適合することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.716879432974126
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel and flexible framework for localized tuning of Hamiltonian Monte Carlo samplers by sampling the algorithm's tuning parameters conditionally based on the position and momentum at each step. For adaptively sampling path lengths, we show that randomized Hamiltonian Monte Carlo, the No-U-Turn Sampler, and the Apogee-to-Apogee Path Sampler all fit within this unified framework as special cases. The framework is illustrated with a simple alternative to the No-U-Turn Sampler for locally adapting path lengths.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,各ステップの位置と運動量に基づいて,アルゴリズムのチューニングパラメータを条件付きでサンプリングすることにより,ハミルトン・モンテカルロ・サンプリング器の局所化チューニングのための新しいフレキシブルなフレームワークを提案する。 経路長を適応的にサンプリングするために、ランダム化されたハミルトニアンモンテカルロ、No-U-Turn Sampler、Apogee-to-Apogee Path Samplerが特別な場合としてこの統合されたフレームワークに適合することを示す。 このフレームワークは、経路長を局所的に適応するNo-U-Turn Samplerの簡単な代替策で説明されている。

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