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bounded support
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非参数自动微分变分推断与样条逼近
我们提出了一种基于样条的非参数逼近方法,可以灵活逼近具有复杂结构的后验分布,如偏度、多峰性和有界支持。通过采用样条逼近,我们得到了重要性加权自编码器的下界,并建立了渐近一致性。实验证明了该方法在逼近复杂的后验分布和提高具有不完整数据的生成模
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4 months ago
离散时间扩散模型的非渐近收敛:新方法和改进速率
去噪扩散模型是一种将噪声转换为数据的强大生成技术,本论文研究了离散时间扩散模型在更大范围的分布上的收敛性保证,并提出了一种加速采样器来提高收敛速度和维度依赖性。
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5 months ago
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