OSIS：通过单步隐式采样实现摊销推理

论文提出单步隐式采样器 OSIS，用短时间 MCMC 动力学为隐式建模的分布定义局部演化目标，在渐近极限下该分布成为 MCMC 核的不动点从而从目标后验采样。作者分析了 OSIS 的收敛性质，并展示其与多种生成建模和采样算法的联系。实验显示 OSIS 相比多步摊销采样器和非摊销 MCMC 基线表现良好，同时采样效率显著更高。