自回归采样器是一种在生成模型中使用的采样技术，特别是在自回归模型中。自回归模型是一种深度生成模型，它通过链式法则将多维数据的概率分布分解为一系列条件概率的乘积。在这种模型中，每个数据点的生成都依赖于它之前的数据点，形成一个序列化的过程。
自回归采样器的核心思想是逐步生成数据序列，每一步都基于先前生成的数据点来预测下一个数据点。这种方法在文本生成、图像生成和其他序列生成任务中非常常见。例如，在文本生成中，自回归采样器可以逐个单词地构建句子，每个单词的生成都依赖于之前生成的单词序列。
自回归采样器的工作原理可以概括为以下几个步骤：
- 初始化：选择一个起始点，例如文本生成中的起始标记或图像生成中的噪声图像。
- 迭代生成：在每一步中，根据当前序列和模型学习到的分布来预测下一个数据点。
- 采样：根据预测的概率分布来采样下一个数据点，这可以通过各种采样技术实现，如贪婪采样、随机采样或束搜索（Beam Search）。
- 重复：重复上述过程，直到生成完整的数据序列或达到预定的序列长度。
自回归采样器的优点包括能够生成数据的高保真度副本，因为它们能够精确地学习数据的联合分布。然而，它们也有缺点，主要是生成速度慢，因为它们必须按顺序一个接一个地生成数据点，这限制了并行化的可能性。
在实际应用中，自回归采样器可以用于多种任务，如文本生成、图像合成、语音合成等。例如，WaveNet 就是一个使用自回归模型生成逼真语音的著名例子。此外，自回归采样器也可以与其他类型的生成模型结合使用，如生成对抗网络（GANs）或变分自编码器（VAEs），以提高生成质量和多样性。
总的来说，自回归采样器是生成模型中的一个重要组成部分，它通过逐步构建数据序列来实现高质量的数据生成。尽管存在一些限制，但它们在许多领域都有着广泛的应用和研究价值。
