Caminata verdadera auto-evitativa para acelerar integración MCMC
Descubre cómo la caminata verdadera auto-evitativa reduce el error de estimación integral en MCMC de t^-1/2 a O(√log t/t), acelerando la convergencia.
#convergencia
Muestreo de orden cero no log-cóncavo con reducción de varianza
Método de muestreo de orden cero con reducción de varianza para distribuciones no log-cóncavas. Aplicado a problemas inversos con garantías de convergencia.
Convergencia del descenso más pronunciado y Adam bajo suavidad no uniforme
Descubre cómo el descenso más pronunciado y Adam logran convergencia lineal bajo suavidad no uniforme, superando a GD, AdaGrad y otros.
Certificados automáticos de convergencia en MCMC de transporte
CerT-MCMC ofrece certificados automáticos de convergencia para MCMC con flujos normalizantes, con cotas no vacías incluso en altas dimensiones. ¡Más fiabilidad!