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利用解耦扩散序贯蒙特卡罗方法求解线性高斯贝叶斯逆问题

Created by
  • Haebom

作者

Filip Ekstr om Kelvinius、赵正、Fredrik Lindsten

大纲

我们致力于利用预训练的生成扩散模型解决贝叶斯逆问题的研究。我们设计了一种基于“解耦扩散”的序列蒙特卡罗方法,用于求解线性高斯逆问题。该方法具有渐近精度,并在合成数据、蛋白质数据和图像数据上证明了DDSMC算法的有效性。我们还提出了一种将此方法扩展到离散数据的方法。

Takeaways, Limitations

开发一种用于线性高斯逆问题的有效序列蒙特卡罗方法。
利用解耦扩散方法提高了样本的可更新性。
证明该算法对合成、蛋白质和图像数据的有效性。
建议扩展到离散数据的可能性
基于论文ArXiv:2502.06379v3
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