English(EN) BayesNDE: Bayesian Generative Modeling for Neural Density Estimation

BayesNDE：用于神经密度估计的新型贝叶斯生成模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-01 04:00

研究人员推出 BayesNDE，这是一种利用贝叶斯生成模型的新型神经密度估计器。该方法通过推断特定于样本的潜在后验，绕过了对可逆网络或雅可比行列式计算的需求。然后，BayesNDE 采用桥接采样来组合提议样本和后验样本，以进行准确的密度估计。实验表明，BayesNDE 在合成和真实世界数据集上均优于现有的神经密度估计器，尤其是在异常检测方面。 AI

影响引入了一种新的密度估计方法，有可能提高异常检测和生成建模能力。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Chenglin Li, Qiao Liu · 2026-10-01 04:00

BayesNDE：用于神经密度估计的贝叶斯生成模型

arXiv:2609.39843v1 Announce Type: cross Abstract: Density estimation is a fundamental problem in statistics and machine learning. In this work, we introduce BayesNDE, a neural density estimator based on Bayesian generative modeling. BayesNDE learns a Bayesian generative model and…

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BayesNDE：用于神经密度估计的贝叶斯生成模型

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