KI News: Kurz und klar.

In einer kürzlich veröffentlichten Arbeit auf arXiv wird ein innovativer Ansatz vorgestellt, der die amortisierte Posterior-Schätzung mittels Normalizing Flows ermöglicht. Durch die Kombination von Likelihood-Weighted Importance Sampling mit diesen Flows können theoretische Parameter in hochdimensionalen Inverse-Problemen effizient ermittelt werden – und das ohne die Notwendigkeit, zuvor Posterior‑Samples zu generieren.

Die neue Methode DAPS++ bringt einen frischen Blick auf die Lösung von Inverse‑Problemen mit score‑basierten Diffusionen. Durch einen klaren Posterior‑Ansatz wird die Rolle der Diffusion als reine Initialisierung innerhalb eines EM‑ähnlichen Rahmens definiert, wodurch die Daten‑ und Modellkomponenten vollständig getrennt werden.