生成式建模与贝叶斯推理相遇:反向问题的新范式
Alain Oliviero-Durmus1, Yazid Janati2, Eric Moulines2
1Centre de Mathématiques Appliquées, Ecole Polytechnique, Palaiseau, Île-de-France, France.
深度生成模型 (DGM) 为贝叶斯反向问题创建数据驱动的先验,提高准确性和不确定性量化. 这种新范式增强了复杂的现实世界数据分析和成像应用.
科学领域:
- 计算数学 计算数学 计算数学
- 机器学习 机器学习
- 统计推理 统计推理
背景情况:
- 传统的贝叶斯先在复杂的数据分布中扎.
- 深度生成模型 (DGM) 擅长捕获复杂的数据表示.
- 与传统方法相比,DGM提供了更高的准确性和感知现实主义.
研究的目的:
- 为了探索贝叶斯反向问题,使用来自DGM的数据驱动先验.
- 调查生成模型和贝叶斯推理之间的协同作用.
- 为了突出不确定性量化反向问题的进步.
主要方法:
- 使用深度生成模型 (DGM),包括GAN,VAE,规范流和扩散模型 (DM).
- 用有条件的瓦瑟斯坦GANs来制定贝叶斯反向问题.
- 应用后部采样技术与DM以提高效率和稳定性.
主要成果:
- DGM提供准确的先验,捕捉复杂的数据几何.
- 条件瓦瑟斯坦GAN可以提高大规模成像中的不确定性量化.
- 扩散模型证明了有效和强大的后端采样用于反向问题.
结论:
- 深度生成先验克服了传统贝叶斯方法的局限性.
- 这种趋同丰富了贝叶斯反转的理论和实践方面.
- 这种范式转变对科学和工程应用有着深远的影响.
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