一步隐式采样实现摊销贝叶斯推断
原文标题：Amortised Inference through One-Step Implicit Sampling
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论文提出一步隐式采样器 OSIS，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，建模分布是 MCMC 核的不动点，从而采样自目标分布。OSIS 相比多步摊销采样器和非摊销 MCMC 基线表现良好，且采样时效率更高。
- 问题
- 高维贝叶斯后验采样通常需要多步 MCMC 或扩散积分，一步摊销推断仍是难题。
- 方法
- OSIS 用短时 MCMC 动力学为隐式分布演化定义局部目标，使建模分布成为 MCMC 核不动点。
- 结果
- 性能优于多步摊销采样器与非摊销 MCMC 基线，采样时效率更高
- 影响
- 一步采样大幅降低推断延迟，对需要实时后验估计的应用有直接价值。
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