Buchumschlag

Entropy contraction of the Gibbs sampler under log-concavity

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Ascolani, Filippo, Lavenant, Hugo, Zanella, Giacomo
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Probability Statistics Theory Computation Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Convergence rate of random scan Coordinate Ascent Variational Inference under log-concavity
von: Lavenant, Hugo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Scalability of Metropolis-within-Gibbs schemes for high-dimensional Bayesian models
von: Ascolani, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Spectral gap of Metropolis-within-Gibbs under log-concavity
von: Secchi, Cecilia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mixing times of data-augmentation Gibbs samplers for high-dimensional probit regression
von: Ascolani, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Complexity of Markov Chain Monte Carlo for Generalized Linear Models
von: Chak, Martin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A fast non-reversible sampler for Bayesian finite mixture models
von: Ascolani, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Error Bounds and Optimal Schedules for Masked Diffusions with Factorized Approximations
von: Lavenant, Hugo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

High-accuracy log-concave sampling with stochastic queries
von: Chen, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Hierarchical Integral Probability Metrics: A distance on random probability measures with low sample complexity
von: Catalano, Marta, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Measures of Dependence based on Wasserstein distances
von: Catalano, Marta, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Convergence of coordinate ascent variational inference for log-concave measures via optimal transport
von: Arnese, Manuel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Smoothing distributions for conditional Fleming-Viot and Dawson-Watanabe diffusions
von: Ascolani, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Measuring Partial Exchangeability with Reproducing Kernel Hilbert Spaces
von: Catalano, Marta, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Strong log-concavity in probit regression
von: Chak, Martin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

kTULA: A Langevin sampling algorithm with improved KL bounds under super-linear log-gradients
von: Lytras, Iosif, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sampling from Constrained Gibbs Measures: with Applications to High-Dimensional Bayesian Inference
von: Wang, Ruixiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Geometric ergodicity of Gibbs samplers for linear latent models with GIG variance mixtures
von: Awadelkarim, Elsiddig, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Optimal sequential tests yield log-optimal e-processes
von: Ram, Ashwin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Matching and mixing: Matchability of graphs under Markovian error
von: Li, Zhirui, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Extensions of the solidarity principle of the spectral gap for Gibbs samplers to their blocked and collapsed variants
von: Mak, Xavier, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A mixing time bound for Gibbs sampling from log-smooth log-concave distributions
von: Wadia, Neha S.
Veröffentlicht: (2024)

Nonparametric priors with full-range borrowing of information
von: Ascolani, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Provable Benefit of Annealed Langevin Monte Carlo for Non-log-concave Sampling
von: Guo, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Statistical Consistency of Discrete-to-Continuous Limits of Determinantal Point Processes
von: Jaquard, Hugo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Forecast collapse of transformer-based models under squared loss in financial time series
von: Andreoletti, Pierre
Veröffentlicht: (2026)

Foundations of locally-balanced Markov processes
von: Livingstone, Samuel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Non-asymptotic error bounds for probability flow ODEs under weak log-concavity
von: Kremling, Gitte, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Randomized Midpoint Method for Log-Concave Sampling under Constraints
von: Yu, Yifeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Scaling Laws from Sequential Feature Recovery: A Solvable Hierarchical Model
von: Wortsman-Zurich, Arie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Efficient Sampling on Riemannian Manifolds via Langevin MCMC
von: Cheng, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Non-asymptotic estimates for accelerated high order Langevin Monte Carlo algorithms
von: Neufeld, Ariel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Parallelized Midpoint Randomization for Langevin Monte Carlo
von: Yu, Lu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

WeSpeR: Computing non-linear shrinkage formulas for the weighted sample covariance
von: Oriol, Benoit
Veröffentlicht: (2024)

Sharp detection of low-dimensional structure in probability measures via dimensional logarithmic Sobolev inequalities
von: Li, Matthew T. C., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Liouville PDE-based sliced-Wasserstein flow
von: Cooper, Jayshawn, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Time-Inhomogeneous Preconditioned Langevin Dynamics
von: Falk, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Tail-Sensitive KL and Rényi Convergence of Unadjusted Hamiltonian Monte Carlo via One-Shot Couplings
von: Bou-Rabee, Nawaf, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Sampling from multimodal distributions with warm starts: Non-asymptotic bounds for the Reweighted Annealed Leap-Point Sampler
von: Lee, Holden, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Restricted Spectral Gap Decomposition for Simulated Tempering Targeting Mixture Distributions
von: Garg, Jhanvi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

User-friendly guarantees for the Langevin Monte Carlo with inaccurate gradient
von: Dalalyan, Arnak S., et al.
Veröffentlicht: (2017)