Moreau-Yosida Metropolis-adjusted Langevin 算法的最优缩放结果
统计计算
2024-06-21 v3 概率论
统计理论
统计理论
摘要
我们考虑一类最近提出的 MCMC 方法,该方法使用邻近映射而非梯度来构建可用于可微和不可微目标的提议机制。这些方法已被证明对广泛类别的目标稳定,使其成为 Metropolis-adjusted Langevin 算法 (MALA) 的有价值替代方案,并在成像领域得到广泛应用。这种更广泛的稳定性是通过构建感兴趣目标的 Moreau-Yosida 包络获得的,该包络依赖于参数 。在这项工作中,我们研究了该类算法(包含 MALA)的最优缩放问题,并为这些方法的实现提供了实用指南。
引用
@article{arxiv.2301.02446,
title = {Optimal Scaling Results for Moreau-Yosida Metropolis-adjusted Langevin Algorithms},
author = {Francesca R. Crucinio and Alain Durmus and Pablo Jiménez and Gareth O. Roberts},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.02446},
year = {2024}
}