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May, 2022
离散去噪模型的连续时间框架
A Continuous Time Framework for Discrete Denoising Models
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Andrew Campbell, Joe Benton, Valentin De Bortoli, Tom Rainforth, George Deligiannidis...
TL;DR
该研究提出了第一个完整的离散数据扩散模型去噪声的连续时间框架，使用连续时间马尔可夫链模型可以有效地训练模型，利用高维 CTMC 模拟技术和连续时间框架可导出高性能抽样器，超越了离散时间方法。此外，还得到了关于生成样本分布与真实数据分布之间误差的新理论结果。
Abstract
We provide the first complete
continuous time framework
for
denoising diffusion models
of discrete data. This is achieved by formulating the forward noising process and corresponding reverse time generative proce
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