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Flow Annealing Posterior Sampling
Flow Annealing Posterior Sampling
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新的FLAPS框架统一了函数空间回归和逆问题
研究人员推出了一种新颖的函数空间后验采样框架——流退火后验采样（FLAPS）。该方法通过利用预训练的函数空间流匹配先验，统一了随机过程回归和PDE逆问题。FLAPS允许从稀疏和噪声数据中进行似然引导的推理，处理可变的查询离散化，并且显著避免了显式的先验密度评估。
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新理论解释流模型求解器，提出高效采样方法
研究人员开发了一个新的理论框架，用于理解流模型逆问题求解器，这些求解器用于解决成像逆问题。这种新方法，称为后验传输（posterior-transport），揭示了这些求解器中的条件化是通过重加权源分布而非漂移校正来实现的。该分析提出了一种更有效且有原则的速度校正求解器，该求解器在各种先验和分布外设置中表现出竞争力，同时还能产生具有准确不确定性量化的多样化后验样本。