Fugu-MT 論文翻訳(概要): Solving Linear-Gaussian Bayesian Inverse Problems with Decoupled Diffusion Sequential Monte Carlo

論文の概要: Solving Linear-Gaussian Bayesian Inverse Problems with Decoupled Diffusion Sequential Monte Carlo

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06379v1
Date: Mon, 10 Feb 2025 11:59:02 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-11 14:36:17.254445
Title: Solving Linear-Gaussian Bayesian Inverse Problems with Decoupled Diffusion Sequential Monte Carlo
Title（参考訳）: 分離拡散系列モンテカルロによる線形ガウス・ガウス・ベイズ逆問題の解法
Authors: Filip Ekström Kelvinius, Zheng Zhao, Fredrik Lindsten,
Abstract要約: 線形ガウス逆問題に対する連続モンテカルロ法を設計する。合成データと画像再構成タスクにおけるDDSMCアルゴリズムの有効性を実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.629137473977888
License:
Abstract: A recent line of research has exploited pre-trained generative diffusion models as priors for solving Bayesian inverse problems. We contribute to this research direction by designing a sequential Monte Carlo method for linear-Gaussian inverse problems which builds on ``decoupled diffusion", where the generative process is designed such that larger updates to the sample are possible. The method is asymptotically exact and we demonstrate the effectiveness of our Decoupled Diffusion Sequential Monte Carlo (DDSMC) algorithm on both synthetic data and image reconstruction tasks. Further, we demonstrate how the approach can be extended to discrete data.
Abstract（参考訳）: 近年の研究では、ベイズ逆問題の解法として、事前学習された生成拡散モデルを利用している。本研究の方向性は,「デカップリング拡散」に基づく線形ガウス逆問題に対して,モンテカルロ法を逐次的に設計することによるものである。本手法は漸近的に正確であり,DDSMCアルゴリズムが合成データおよび画像再構成作業において有効であることを示す。さらに、このアプローチを離散データにどのように拡張できるかを示す。

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