基于变分自编码器的高效仿真推断
机器学习
2025-10-20 v2 人工智能
摘要
我们提出一种基于变分推断框架的生成式建模方法，用于似然无仿真基于的推断。该方法利用变分自编码器中的潜在变量来高效地估计来自随机仿真的复杂后验分布。我们探讨了两种此方法的变体,其区别在于对先验分布的处理方式。第一种模型通过多变量先验网络基于观测数据调整先验分布,以增强对各种后验查询的泛化能力。相比之下,第二种模型使用标准高斯先验,虽然简单,但仍能有效地捕获复杂的后验分布。我们展示了该方法能够在保持计算效率的同时逼近复杂后验分布,并在众所周知的基准问题上进行了验证。
引用
@article{arxiv.2411.14511,
title = {Variational Autoencoders for Efficient Simulation-Based Inference},
author = {Mayank Nautiyal and Andrey Shternshis and Andreas Hellander and Prashant Singh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.14511},
year = {2025}
}