論文の概要: Low Stein Discrepancy via Message-Passing Monte Carlo
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21103v1
- Date: Thu, 27 Mar 2025 02:49:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-28 12:50:51.843265
- Title: Low Stein Discrepancy via Message-Passing Monte Carlo
- Title（参考訳）: メッセージパッシングモンテカルロによる低ステイン不一致
- Authors: Nathan Kirk, T. Konstantin Rusch, Jakob Zech, Daniela Rus,
- Abstract要約: Message-Passing Monte Carlo (MPMC)は、幾何学的深層学習のツールを活用する新しい低差サンプリング手法として最近導入された。
このフレームワークを、既知の確率密度関数を持つ一般多変量確率分布からサンプルに拡張する。
提案手法であるStein-Message-Passing Monte Carlo (MPMC) は,カーネル化されたSteinの相違を最小限に抑え,試料品質の向上を図る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.81061839052459
- License:
- Abstract: Message-Passing Monte Carlo (MPMC) was recently introduced as a novel low-discrepancy sampling approach leveraging tools from geometric deep learning. While originally designed for generating uniform point sets, we extend this framework to sample from general multivariate probability distributions with known probability density function. Our proposed method, Stein-Message-Passing Monte Carlo (Stein-MPMC), minimizes a kernelized Stein discrepancy, ensuring improved sample quality. Finally, we show that Stein-MPMC outperforms competing methods, such as Stein Variational Gradient Descent and (greedy) Stein Points, by achieving a lower Stein discrepancy.
- Abstract（参考訳）: Message-Passing Monte Carlo (MPMC)は、幾何学的深層学習のツールを活用する新しい低差サンプリング手法として最近導入された。
当初、一様点集合を生成するために設計されたが、このフレームワークは、既知の確率密度関数を持つ一般的な多変量確率分布からサンプルに拡張する。
提案手法であるStein-Message-Passing Monte Carlo (Stein-MPMC) は,カーネル化されたSteinの相違を最小限に抑え,試料の品質を向上させる。
最後に、Stein-MPMCは、Stein Variational Gradient Descent や(greedy) Stein Pointsのような競合する手法よりも、より低いStein差を達成できることを示す。
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