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Neural Likelihood Estimation
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新方法使用神经网络增强用于推理的哈密顿蒙特卡洛方法
研究人员推出了一种名为 Neural Surrogate HMC 的新方法，该方法将神经网络似然估计与基于仿真的推理的哈密顿蒙特卡洛方法相结合。该方法利用神经网络来近似似然函数，在摊销计算、为哈密顿蒙特卡洛提供梯度以及平滑嘈杂的模拟结果方面具有优势。该方法已成功应用于模拟太阳风层中银河宇宙射线的传输，从而能够高效地推断 Parker 方程中的潜在参数。
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新论文介绍用于科学推断的模拟基经验贝叶斯
两篇新论文介绍了模拟基经验贝叶斯（SBEB），这是一种在似然仅可通过模拟器获得的条件下，对相关潜在变量进行同步推断的方法。第一篇论文《模拟基经验贝叶斯》通过使用观测数据、模拟器样本和摊销推断网络，详细介绍了SBEB在没有显式密度的情况下计算EB估计值的方法。第二篇论文《机器学习中的贝叶斯和频率派模拟基推断简介》概述了基于机器学习的SBI的贝叶斯和频率派框架，并重点介绍了它们在参数估计、经验贝叶斯和展开任务中的应用。