斯坦$Pi$-重要性抽样
摘要：Stein不一致度已经成为改进马尔科夫链蒙特卡洛输出的强大工具。然而，如何设计适合这种后期处理的马尔科夫链的问题尚未解决。本文研究了Stein重要性采样，其中对被访问状态赋予权重，以获得对目标$P$的一致近似。令人惊讶的是，$Pi$的最佳选择与目标$P$不相同；因此，我们基于一种新颖的变分论证提出了$Pi$的显式构造。我们建立了收敛于Stein $Pi$-Importance采样的明确条件。在PosteriorDB基准的约70\%的任务中，相对于$P$-不变马尔科夫链的类似后期处理报告了显著的改进。
作者：Congye Wang, Wilson Chen, Heishiro Kanagawa, Chris. J. Oates
论文ID：2305.10068
分类：Computation
分类简称：stat.CO
提交时间：2023-05-18