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退火流生成模型用于高维多模态分布的采样
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种退火流（AF）模型，用于解决高维多模态分布采样问题。AF通过连续标准化流有效探索高维空间，确保样本和维度的线性复杂度。研究显示，AF在复杂分布和实际数据集上表现优异，能更准确估计概率分布的归一化常数和期望值。
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关键要点
- 本文提出了一种退火流（AF）模型，用于解决高维多模态分布的采样问题。
- AF模型通过连续标准化流有效探索高维空间，确保样本和维度的线性复杂度。
- 研究表明，AF在复杂分布和实际数据集上表现优异。
- AF能够更准确地估计概率分布的归一化常数和期望值。
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