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Abhirup Datta

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TOOL · CL_233228 · Sep 3 · 04:00

新的NeVI-Cut方法可在无上游数据的情况下实现不确定性传播

研究人员开发了NeVI-Cut，一种用于割贝叶斯问题的新型神经变分推理方法。该方法允许在下游分析中传播参数不确定性，而无需访问原始上游数据或模型。NeVI-Cut利用条件归一化流和期望 Kullback-Leibler 散度的样本平均近似来实现计算效率和准确性。该方法已在各种应用中证明了其速度和有效性，并具有收敛率的理论保证。