BayesFlow：基于神经网络的摊销贝叶斯推断框架

贝叶斯推断为不确定性条件下的推理、复杂系统建模以及基于观测数据的预测提供了严谨且功能强大的理论框架。尽管贝叶斯建模在理论上具有优雅性，但在实际应用中经常面临显著的计算挑战：后验分布通常缺乏解析解，模型验证和比较需要进行重复的推断计算，基于仿真的工作流程（如校准、参数恢复、敏感性分析）的计算复杂度极高。这些计算瓶颈长期制约着贝叶斯工作流程的实际部署，直到 BayesFlow 框架的出现为这些问题提供了创新解决方案。

BayesFlow 框架概述

BayesFlow 是一个开源 Python 库，专门设计用于通过摊销(Amortization)神经网络来加速和扩展贝叶斯推断的能力。该框架通过训练神经网络来学习逆问题（从观测数据推断模型参数）或正向模型（从参数生成观测数据）的映射关系，从而在完成初始训练后实现接近实时的推断，推断时间通常控制在毫秒级别。

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