基于单步隐式采样的摊销推理

研究人员提出单步隐式采样器 OSIS，旨在解决高维贝叶斯后验分布中可扩展的单步摊销推理难题。该方法利用短时 MCMC 动力学为隐式建模分布的演化定义局部目标，在渐近极限下使建模分布成为 MCMC 核的不动点以完成目标采样。与多步摊销采样器及非摊销 MCMC 基线相比，OSIS 在采样时间效率上显著提升且性能良好。