본 논문은 명시적으로 알려져 있거나 경험적 샘플로 표현되는 연속 다변량 확률 분포에서 효율적으로 샘플링하는 새로운 방법을 제시한다. 이 방법은 최적 제어 이론을 활용하여 원점의 델타 함수를 목표 분포로 최적으로 변환하는 시간 의존적 브리지를 구축한다.
확률 분포 샘플링을 위한 그래디언트 플로우의 중요성과 효율성
