面向 DAG 采样的 Metropolis-Hastings 算法泛化研究

研究者提出名为 duet sampling 的 Metropolis-Hastings 泛化算法，通过在每次迭代中从候选池选择两个提议分布，分别用于生成候选状态和评估返回当前状态。该方法支持同时对有向无环图（DAG）中多个节点的父节点进行重采样，在不增加额外计算成本的前提下提升马尔可夫链的混合效率。实验表明，新设计的采样操作无论单独还是组合使用，表现均超越以往 SOTA 方法。