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论文提出 ART-MPG 自回归 R/T 流形路径引导渲染模型
研究提出 ART-MPG，一个紧凑神经模型，用于采样链长、自回归反射/透射字符串及基于拓扑条件的四分量 vMF 混合方向。方法扩展了流形路径引导中的重复试验加权，在保持理想期望的同时降低重试次数与估计方差。在 14 个场景上，同等采样数下均方误差低于在线与离线基线。
arXiv cs.LG11 天前
#蒙特卡洛
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学习型控制变量法加速电动车充电站停电概率估计
针对电动汽车充电负荷导致的罕见馈线过载停电，研究者用基于温度、负荷预测等廉价特征训练的分类器构造控制变量，证明方差缩减可由召回率与假阳性率显式表达。在印尼泗水的馈线网络实验中，相同仿真预算下可将全城停电天数减少三分之一。
arXiv cs.AI12 天前
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arXiv 论文提出多层粒子边缘 Metropolis-Hastings 贝叶斯深度学习方法
论文针对 AI 中可靠不确定性量化难题，提出多层粒子边缘 Metropolis-Hastings（MLPMMH）方法，结合伪边缘推断与跨网络宽度截断层级的耦合序列蒙特卡洛。作者证明 MLPMMH 以 O(ε⁻²) 期望计算代价达到 O(ε²) 均方误差，并提出可扩展近似 S-MLPMMH。在 MN…
arXiv cs.LG18 天前
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学习偏置：机器学习增强的粒子滤波
论文提出神经最优粒子滤波（NOPF），通过从离线模拟的单步条件元组中学习最优提议分布的分摊近似，并将其作为标准粒子滤波更新的即插即用替代。在标准支撑与密度评估假设下，该方法渐近目标同一滤波分布。在多种随机非线性基准上，NOPF 以适度计算开销提升了样本效率与分布精度。
arXiv cs.LG35 天前
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arXiv 论文提出蒙特卡洛随机游走核 MCRWK，单对成本与图规模无关
论文提出蒙特卡洛随机游走核（MCRWK），直接从随机游走核展开式推导，通过归一化核系数采样共享游走长度，无需构造乘积图即可近似 RWK。每对估计成本为 O(m)，样本预算可调节速度与精度权衡。在大规模合成图上比 Graph Voyagers 更快且同等耗时下更准，在五个真实数据集上 Gram 矩阵…
arXiv cs.LG3 小时前
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用原始-对偶证书审计 LLM 程序搜索的百慕大期权停止问题
论文审计 LLM 程序搜索智能体在百慕大期权最优停止问题上的表现，使用可信评估器提供的对偶上界与蒙特卡洛误差进行验证。对 24 次生成尝试、反馈表征消融与冻结选择后的留出集评估显示，没有生成程序能稳定超越 Ridge LSMC，且 99% 的估计差距来自对偶界松弛，说明该对偶可审计有效性但无法在搜…
arXiv cs.LG19 天前
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机器学习重建双层介质光学特性
论文针对从时域反射测量重建分层生物介质吸收与散射系数的逆问题，提出机器学习框架替代传统扩散方程求解器。作者用精确蒙特卡洛模拟在多个源-探测器距离生成前向 DTOF 合成数据集训练流水线，与最先进模型方法对比，在显著加速的同时精度更高，且无需关于层数的先验信息即可估计参数空间维度。
arXiv cs.LG45 天前