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研究者提出混合泊松扩散模型及后验采样框架

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AI 综述

研究者提出混合泊松扩散模型(MPDM),用多元计数过程驱动的加噪动力学替代高斯加噪,并据此构建泊松逆问题的后验采样框架,推导出多种采样算法。 现有扩散模型后验采样方法多针对观测含加性高斯噪声的高斯逆问题,观测为离散泊松分布的泊松逆问题研究相对不足。研究者在真实泊松逆问题上的评估显示,该框架适配此类问题。

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10月15日
  1. arXiv stat.ML
    混合泊松扩散模型 MPDM:面向泊松逆问题的后验采样框架

    研究者提出混合泊松扩散模型(MPDM),用多元计数过程驱动的加噪动力学替代高斯加噪,构建了泊松逆问题的后验采样框架并推导出多种采样算法。现有扩散模型后验采样方法多聚焦观测含加性高斯噪声的高斯逆问题,而观测为离散泊松分布的泊松逆问题研究相对不足。在真实泊松逆问题上的评估显示该框架适配此类问题。

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