局部化薛定谔桥采样器
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了从未知分布中采样的问题，针对训练样本数量依赖于高维状态空间的指数性瓶颈，提出了一种局部化策略，将高维问题转化为低维问题。实验表明，该方法在条件采样和贝叶斯推理中表现出色，具有稳定性和几何遍历性。
本文介绍了软约束的Schrödinger bridge（SSB）的最优控制方法，通过惩罚两个分布之间的Kullback-Leibler散度，得到最优控制过程的终端分布是μ_T和其他分布的几何混合。该方法在时间序列设置中应用，并提出了鲁棒性生成扩散模型的应用。同时，还介绍了一种基于评分匹配的算法，用于从几何混合中进行采样，并通过对MNIST数据集的数值实例展示其用途。
