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diffusion waltz：免先验评估的精确后验采样

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AI 综述

So Takao 等作者提出 diffusion waltz，一种以 SDEdit 式加噪-去噪作为提议、经 Metropolis-Hastings 校正的 MCMC 方法，作者称其可在不评估先验的情况下实现精确后验采样。该方法还用无梯度的集合卡尔曼更新把观测注入提议，并保持采样精确性。在不可微的 Navier-Stokes 初始条件恢复任务上，作者报告该方法在不同噪声与非线性区间均优于现有基线。

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10月8日

12:00
arXiv：cs.LG
Noise, Denoise, Correct：三步实现扩散先验的 MCMC 后验采样
研究人员提出 diffusion waltz，一种用 SDEdit 式加噪-去噪作为提议、经 Metropolis-Hastings 校正的 MCMC 方法，可在不评估先验的情况下实现精确后验采样。该方法进一步通过无梯度的集合卡尔曼更新将观测注入提议并保持精确性，在不可微的 Navier-Stokes 初始条件恢复任务上，于不同噪声与非线性区间均优于现有基线。

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