Stochastic gradient Langevin dynamics with adaptive drifts

We propose a class of adaptive stochastic gradient Markov chain Monte Carlo (SGMCMC) algorithms, where the drift function is adaptively adjusted according to the gradient of past samples to accelerate the convergence of the algorithm in simulations of the distributions with pathological curvatures....

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Journal of statistical computation and simulation. - 1999. - 92(2022), 2 vom: 18., Seite 318-336
1. Verfasser:	Kim, Sehwan (VerfasserIn)
Weitere Verfasser:	Song, Qifan, Liang, Faming
Format:	Online-Aufsatz
Sprache:	English
Veröffentlicht:	2022
Zugriff auf das übergeordnete Werk:	Journal of statistical computation and simulation
Schlagworte:	Journal Article Adaptive MCMC deep neural network mini-batch data momentum stochastic gradient MCMC