Neural Likelihood Estimation

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。