利用梯度信息加速昂贵模拟器的贝叶斯推断
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2026年10月9日，arXiv Statistics Machine Learning 发布论文，提出在昂贵模拟器的贝叶斯推理中利用梯度信息的方法。该方法将模拟器输出对输入参数的梯度纳入高斯过程代理模型，以加速基于贝叶斯优化的主动学习推理，在有限模拟预算下显著提升收敛速度。研究比较了两种微分模式：反向模式微分在计入额外计算成本后仍保持推理效率增益；正向模式微分的加速不足以抵消其计算开销。结果表明，梯度增强代理主要在参数数量超过输出维度、反向模式微分更高效的问题中更有益。
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- arXiv · Statistics Machine Learning如何在昂贵模拟器的贝叶斯推理中利用梯度
论文提出把模拟器输出对输入参数的梯度信息纳入高斯过程代理模型，以加速基于贝叶斯优化的主动学习推理，在有限模拟预算下显著提升收敛速度。反向模式微分在计入额外计算成本后仍保持推理效率增益，而正向模式微分的加速不足以抵消其计算开销。结果表明，梯度增强代理主要在参数数量超过输出维度、反向模式微分更高效的问题中更有益。
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