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基于模拟的一体化推论
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过使用模型模拟，摊销贝叶斯推理训练神经网络以解决随机推理问题。提出了一种新的摊销推理方法Simformer，克服了当前模拟为基础的摊销推理方法的局限性，且在基准任务上优于当前最先进的摊销推理方法。具有更大的灵活性，可以应用于具有函数值参数的模型，处理具有缺失或非结构化数据的推理场景，并能够采样参数和数据的任意条件联合分布。在生态学、流行病学和神经科学的模拟器上展示了Simformer的性能和灵活性，并证明了它的新的可能性和应用领域。
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关键要点
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通过模型模拟，摊销贝叶斯推理训练神经网络解决随机推理问题。
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提出新的摊销推理方法Simformer，克服当前模拟为基础的局限性。
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Simformer在基准任务上优于当前最先进的摊销推理方法。
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具有更大的灵活性，适用于具有函数值参数的模型。
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能够处理缺失或非结构化数据的推理场景。
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能够采样参数和数据的任意条件联合分布，包括后验和似然函数。
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展示Simformer在生态学、流行病学和神经科学模拟器上的性能和灵活性。
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Simformer为基于模拟的模型上的摊销贝叶斯推理打开新的可能性和应用领域。
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