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概率编程的扩散模型
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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
该文介绍了一种名为DMVI的新方法，用于在概率编程语言中进行近似推断。DMVI利用扩散模型作为真实后验分布的变分逼近，实现简单，不需要使用标准化流进行变分推断。在一组常见的贝叶斯模型中，DMVI的后验推断通常比现代方法更准确，计算成本相似且需要较少的手动调整。
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关键要点
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提出了一种名为DMVI的新方法，用于概率编程语言中的近似推断。
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DMVI利用扩散模型作为真实后验分布的变分逼近。
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通过推导新的上界，DMVI实现了贝叶斯建模中使用的边际似然目标。
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DMVI实现简单，允许在概率编程语言中进行无麻烦的推断。
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与使用标准化流进行变分推断相比，DMVI没有限制条件。
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在一组常见的贝叶斯模型中，DMVI的后验推断通常比现代方法更准确。
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DMVI的计算成本与现代方法相似，且需要较少的手动调整。
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