该论文提出了一种基于高斯混合模型的数据学习算法，可用于密度估计、数据聚类、高斯混合参数估计等问题，同时考虑了高维情况下的实际问题。

Apr, 2010

提出了一种高度有效的算法，该算法能够学习近似于分段多项式密度函数的单变量概率分布，并应用于密度估计问题，涉及混合对数凹分布、混合$t$峰态分布、混合单峰风险率分布、混合二项式泊松分布、混合高斯分布和混合$k$单调密度等问题。

May, 2013

本文证明已知的具有相同协方差矩阵和组成部分数量为固定次数多项式的高维混合高斯成分是多项式可学习的，但在低维空间下这种情况不可能存在。通过一种称为Poissonization的技术，将高维混合高斯成分变换为直接解决线性映射的问题。最后，我们将高维困难实例嵌入ICA设置中，建立了低维ICA的指数信息论下界。

Nov, 2013

提出一种无需可分离性假设就能准确学习两个单维高斯混合模型的算法，其样本复杂度优于现有算法，能够有效地处理假设选择的问题。

Dec, 2013

本文介绍了一种基于矩估计的计算方法，并应用新颖且简单的降维技术将上界推广到任意维数$d>1$，同时发现了一些样本复杂度较小的特殊情况，同时我们的结果也适用于在总变异距离上学习混合物的每个组件，其中我们的算法显著提高了样本复杂度。

Apr, 2014

在高维情况下，使用平滑分析方法可以在多项式时间内使用多项式数量的样本学习带有随机扰动参数的高斯混合模型, 通过利用高斯分布的高阶矩的组合结构并推导其对称性，探索新的高斯混合物的时刻张量的分解方法以及构建结构化随机矩阵的奇异值的下界。

Mar, 2015

设计了一种新的快速算法，用于对分段多项式函数进行密度估计，该算法具有采样最优和近线性时间的估计能力，并且在实践中表现良好。

Jun, 2015

研究学习高斯分布混合物，当分量分离良好时，需要解决分量之间最小分离的问题，并提出了一个新的算法来处理分量之间分离程度的限制，该算法可以通过粗略的估计获得准确的参数。

Oct, 2017

本文研究通过score estimation进行diffusion models的学习，探讨gradient descent和EM算法在学习Gaussian mixture models方面的效率，证明了其在特定情况下达到高效的效果。

Jul, 2023

我们研究了学习混合高斯问题，通过扩大已有的扩散模型方法，提出了一种令人满意的采样算法。

Apr, 2024