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作者分享了从概率视角解释Hamiltonian Monte Carlo (HMC)的笔记，以增强理解，而不依赖于基于物理的动机。
本文介绍了 Neural Non-Equilibrium Hamiltonian Monte Carlo (NHMC)，这是一种先训练后修正的方法，通过学习随机哈密顿风格路径并利用非平衡功进行校正，从而从未归一化的玻尔兹曼密度中采样。