Att ta ett prov från en diskret fördelning är en av byggnadskomponenterna för Monte Carlo-metoder. I likhet med andra provtagningsalgoritmer lider diskret provtagning av den höga beräkningsbördan vid storskaliga inferensproblem. Vi studerar problemet med provtagning en diskret slumpmässig variabel med en hög grad av beroende som är typisk i storskaliga Bayesian inference och grafiska modeller, och föreslår en effektiv ungefärlig lösning med en subsampling metod. Vi gör en ny koppling mellan diskret provtagning och Multi-Armed Bandits problem med en ändlig belöning befolkning och ger tre algoritmer med teoretiska garantier. Empiriska utvärderingar visar robustheten och effektiviteten hos de ungefärliga algoritmerna i både syntetiska och verkliga storskaliga problem.
Det mest relaterade arbetet är REF, som också utnyttjar Gumber-Max trick för provtagning en diskret slumpmässig variabel och relaterar till multi-armade banditer.