概率编程的扩散模型
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。我们提出了一种称为 Diffusion Model Variational Inference (DMVI) 的新方法，用于在概率编程语言 (PPLs) 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，通过推导贝叶斯建模中使用的边际似然目标的新的上界。DMVI 实现简单，允许在 PPLs...
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。
