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摊销上下文贝叶斯后验估计
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内容提要
本研究提出了一种摊销贝叶斯后验估计方法，解决了新观察数据出现时需重新计算的问题。研究表明，逆KL估计器在预测中表现优越，尤其与变换器架构和归一化流结合时。
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关键要点
- 本研究提出了一种摊销贝叶斯后验估计方法，解决了新观察数据出现时需重新计算的问题。
- 通过引入条件估计的摊销策略，研究对不同优化目标和架构选择下的摊销贝叶斯后验估计方法进行了深入比较。
- 研究发现，逆KL估计器在预测问题中表现优越，尤其是在结合变换器架构和归一化流时。
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