Vi föreslår en snabb stokastisk Hamilton Monte Carlo (HMC) metod, för provtagning från en jämn och stark log-konkav distribution. Kärnan i vår föreslagna metod är en variansreduktionsteknik inspirerad av den senaste tidens framsteg i stokastisk optimering. Vi visar att för att uppnå noggrannhet i 2-Wasserstein avstånd, vår algoritm uppnår O n + 2 d 1/2 / + 4/3 d 1/3 n 2/3 / 2/3 gradient komplexitet (d.v.s., antal komponent gradient utvärderingar), som överträffar state-of-the-art HMC och stokastisk gradient HMC metoder i en bred regim. Vi utökar också vår algoritm för provtagning från smidiga och allmänna log-konkav fördelningar, och bevisa motsvarande gradient komplexitet också. Experiment på både syntetiska och verkliga data visar den överlägsna prestandan hos vår algoritm.
Mycket nyligen använde REF en stokastisk variansreducerad HMC för provtagning från smidiga och starkt log-konkav fördelningar som kräver f är jämn och starkt konvex.
Stochastic Variance-Reduced Hamilton Monte Carlo Methods
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}