الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة · علوم الحاسوب النظرية · arXiv · 2026-10-20

حل المسائل العكسية عبر سوابق قائمة على الانتشار: منهج أخذ عينات جماعي خالٍ من التقريبات

العنوان الأصلي: Solving Inverse Problems via Diffusion-Based Priors: An Approximation-Free Ensemble Sampling Approach

تُستخدم نماذج الانتشار على نطاق واسع لتمثيل التوزيعات المسبقة المعقدة في المسائل العكسية البايزية، لكن طرق أخذ العينات اللاحقة القائمة تعتمد على تقريبات إرشادية للعملية التوليدية. يقترح المؤلفون خوارزمية قائمة على المجموعات، مستلهمة من الجمع بين نماذج الانتشار ومونت كارلو التتابعي، تُجري أخذ العينات اللاحقة دون تقريبات إرشادية. ويثبتون أن الخطأ بين التوزيع اللاحق الحقيقي والتوزيع التجريبي للعينات المولّدة يمكن حصره بخطأ تدريب دالة الدرجة المدرَّبة مسبقًا وعدد الجسيمات، وفي عدة مسائل عكسية في التصوير يحقق الأسلوب إعادة بناء أكثر دقة من الطرق القائمة على نماذج الانتشار الحالية.

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع العناصر →