LS-MCMC公司 swMATH ID: 41466 软件作者： 王宝；邹迪凡；顾全全；斯坦利·奥斯尔。 描述： 拉普拉斯平滑随机梯度马尔可夫链蒙特卡罗。随机梯度朗之万动力学（SGLD）算法作为一种重要的马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法，在贝叶斯学习和后验抽样方面取得了很大的成功。然而，由于随机梯度引起的方差较大，SGLD通常收敛速度较慢。为了缓解这些缺点，我们利用最近开发的拉普拉斯平滑技术，提出了拉普拉斯光滑随机梯度朗之万动力学（LS-SGLD）算法。我们证明，对于对数压缩和非对数压缩密度的采样，LS-SGLD在2-Wasserstein距离内实现了严格较小的离散化误差，尽管其混合速度可能稍慢。在合成数据集和实际数据集上的实验验证了我们的理论结果，并证明了LS-SGLD在不同机器学习任务（包括后验采样、贝叶斯逻辑回归和训练贝叶斯卷积神经网络）上的优越性能。该代码可在https://github.com/BaoWangMath/LS-MCMC。 主页： https://arxiv.org/abs/111.10782 源代码： https://github.com/BaoWangMath/LS-MCMC 关键词： 朗之万动力学；随机梯度法；拉普拉斯平滑；马尔可夫链蒙特卡罗方法 相关软件： 拉普拉斯平滑-渐变下降；阿达德尔塔；亚当；RMS公司；阿达格拉德；github 引用于： 2文件 标准条款 1出版物描述软件，包括1出版物以zbMATH为单位 年份 拉普拉斯平滑随机梯度马尔可夫链蒙特卡罗。 Zbl 1464.65007号王宝；邹迪凡；顾全全；斯坦利·奥斯尔。 2021 全部的 前5名6位作者引用 1 顾全全 1 亚当·奥伯曼。 1 斯坦利·乔尔·奥斯尔 1 玛丽亚娜·普拉泽 1 王宝 1 邹迪凡 2篇连载文章中引用 1 科学计算杂志 1 SIAM科学计算杂志 在3个字段中引用 1 概率论与随机过程（60-XX） 1 数值分析（65-XX） 1 运筹学、数学规划（90-XX） 按年份列出的引文