本文介绍了一种基于扩散模型的逆问题解决方法，涵盖后验抽样和图像修复等应用。研究展示了不同方法在处理噪声和非线性问题上的优势，提出了新框架和算法，提升了重建能力和性能，相关代码已公开。

本文探讨了后验抽样算法在约束马尔可夫决策过程（CMDP）中的应用，提供了近最优的遗憾界限。研究表明，该算法在无限时间不折扣设置中有效平衡探索与开发，并在理论与实践中表现良好。此外，提出了用于最大化累积奖励的模型基础算法，确保成本平均值约束。

该文介绍了一种带有受限耦合条件的Wasserstein距离，用于控制后验测度之间的距离，并提出了推动条件Wasserstein GAN损失的方法。使用条件Wasserstein距离训练时，可以获得有利的后验抽样性质。

本文介绍了一种基于组合多臂赌博机的在线决策框架，考虑了测试成本，并通过后验抽样或BayesUCB进行探索。该框架经过理论分析和实验验证，证明了在实际问题中的适用性。