シミュレーションベース推論における拡散モデル：チュートリアルレビュー

このarXiv論文は、シミュレーションベース推論（SBI）の文脈における拡散モデルのチュートリアルレビューを提供します。シミュレーションデータと実データから潜在パラメータを推定するための拡散モデルの重要性の高まりを強調しています。このレビューでは、トレーニング、推論、評価戦略などの主要な側面を取り上げ、ガイダンス、スコア合成、フローマッチングなどの概念を探求します。また、ノイズスケジュールとサンプラーが効率と精度に与える影響についても議論します。ケーススタディを提供し、未解決の研究課題を概説することにより、このレビューはSBIにおける拡散モデルの現状と将来の方向性に関する包括的な概要を提供し、この分野の研究者や実務家にとって貴重なリソースとなっています。

• •拡散モデルは、シミュレーションベース推論に効果的です。
• •このレビューでは、SBIのための拡散モデルのトレーニング、推論、評価について説明します。
• •この論文では、この分野における未解決の研究課題を強調しています。