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在对风味模型的常规分析中,参数的搜索空间通常仅限于一定范围,以在现实的计算时间内优化理论的参数。在本演讲中,我们提出了一种利用扩散模型的分析方法,该模型是一种生成人工智能。与常规方法相比,可以独立于模型的具体细节应用此策略。通过具体的示例,我们将根据基于反问题方法从鸟类的视图中评估风味模型的预测,在该方法中,机器生成了复制实验值的各种参数候选。
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