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posterior sample generation
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通过任务相关得分学习降低线性反问题的后验采样成本
评分扩散模型(SDM)提供了一种灵活的方法,用于在各种贝叶斯反问题中从后验分布中采样。本文针对线性反问题,证明了完全绕过前向映射评估,在后验样本生成中将计算任务转移到训练特定扩散式随机过程分数的离线任务上的可行性。情况下的得分,通过适当的仿
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