去噪正则化：贝叶斯模型与拉普拉斯 - 吉布斯采样
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。该论文介绍了一种贝叶斯框架图像反演方法，通过导出一种与正则化去噪（RED）范式相对应的概率模型实现。同时，还实现了一种针对得到的后验分布进行采样的蒙特卡罗算法，其基于渐近精确的数据增广（AXDA）。该算法是分裂吉布斯采样（SGS）的近似实例，嵌入了一个 Langevin...
该研究提出了一种新的加速近端马尔可夫链蒙特卡洛方法，用于图像反问题中的贝叶斯推断。该方法在平滑处理和正则化的情况下，对高斯目标具有更快的收敛速度和更低的偏差。通过实验验证了最佳时间步长，证明了该方法的有效性。
