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Peiwen Jiang

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TOOL · CL_141716 · Jul 14 · 04:00

新的Bures-Wasserstein方法提高了变分推断的效率

研究人员通过在Bures-Wasserstein空间中构建重要性加权证据下界（IW-ELBO），开发了一种新的优化方法。该方法旨在通过解决标准欧氏空间优化中发现的信噪比（SNR）消失问题来改进变分推断。提出的Wasserstein梯度估计器展示了$\Omega(\sqrt{K})$的有利SNR缩放，使其在更大的样本量下更有效。