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实体 Diffusion-within-Gibbs

Diffusion-within-Gibbs

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  1. TOOL · CL_154563 ·

    新的贝叶斯信号分解方法使用扩散-Gibbs采样

    研究人员开发了一种新颖的贝叶斯信号分量分解框架，将Gibbs采样与扩散先验相结合。这种新方法，称为扩散内Gibbs（DiG），允许将分量模型驱动和数据驱动的先验统一纳入扩散模型。DiG采样器可被证明从后验分布中产生样本，并扩展了现有的基于扩散的采样器，在数值实验中表现出优越的性能。