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TOOL · CL_268249 · Sep 28 · 04:00

新方法取代扩散后验采样中的MCMC

研究人员开发了一个新颖的基于学习的框架，用于取代扩散后验推理中Split Gibbs采样中计算量大的马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）步骤。该新方法将Gibbs更新重新表述为高斯去噪问题，利用ODE扩散和轻量级深度展开网络作为似然去噪器。在非线性相位恢复任务上的实验表明，与传统的基于MCMC的Split Gibbs方法相比，该方法实现了更低的似然更新成本。