University of Edinburgh（爱丁堡大学）

2510.11711 2026-08-03 cs.LG stat.ML 版本更新

Reinforced sequential Monte Carlo for amortised sampling

强化序贯蒙特卡洛用于摊销采样

Sanghyeok Choi, Sarthak Mittal, Víctor Elvira, Jinkyoo Park, Esmeralda S. Whitammer

机构 * University of Edinburgh ； Mila -- Qu\'ebec AI Institute ； CIFAR Fellow

AI总结本文提出一种摊销方法与粒子方法相结合的采样框架，通过最大熵强化学习训练序贯蒙特卡洛采样器，并利用离线策略学习提高目标分布探索效率，在合成多模态目标和丙氨酸二肽构象玻尔兹曼分布上验证了改进的近似精度与训练稳定性。