measure-transport
단순한 기준 분포(예: 가우시안)를 결정론적 사상을 통해 복잡한 타겟 분포로 변환하는 수학적 프레임워크이다. 이를 통해 복잡한 확률 분포에서의 샘플링이나 밀도 추정을 효율적으로 수행할 수 있다.
베이지안 역문제 비용 100배 절감? LazyDINO가 제시하는 고차원 추론의 혁신