R-ParVI는 부분적으로만 알려진 확률 밀도(상수 배수를 제외하고)에서 표본을 추출하기 위한 보상 기반, 경사 없는 ParVI 방법입니다. R-ParVI는 보상에 의해 구동되는 입자 흐름으로 표본 추출 문제를 공식화합니다. 즉, 입자는 사전 분포에서 추출되고, 목표 밀도의 평가를 혼합하는 보상 메커니즘에 의해 결정되는 움직임으로 매개변수 공간을 이동하며, 정상 상태 입자 구성은 목표 기하학을 근사합니다. 입자-환경 상호 작용은 확률적 방해와 보상 메커니즘에 의해 시뮬레이션되며, 이는 다양성을 유지하면서(예: 클러스터로의 붕괴 방지) 고밀도 영역으로 입자를 유도합니다. R-ParVI는 베이지안 추론 및 생성 모델링에서 발견되는 것과 같은 종류의 확률 모델에 대한 빠르고, 유연하며, 확장 가능하고, 확률적인 표본 추출 및 추론을 제공합니다.
