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Solving Bayesian Inverse Problems Using Diffusion Priors and Offline Reinforcement Learning
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内容提要
本文提出了一种通过相对轨迹平衡（RTB）优化贝叶斯逆问题求解的新方法，显著提升了线性和非线性逆问题的处理能力，尤其在视觉和科学领域表现突出。
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关键要点
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提出了一种通过相对轨迹平衡（RTB）优化贝叶斯逆问题求解的新方法。
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该方法显著提升了线性和非线性逆问题的处理能力。
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在视觉和科学领域的应用效果尤为突出。
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引入RTB作为离线强化学习目标，优化逆问题的求解过程。
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研究展示了利用RTB训练条件扩散模型后验的创新方法。
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