关键词denoising score matching
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- 通过去噪分数匹配实现多尺度对数密度估计的视频异常检测
我们提出了一种新颖的视频异常检测方法：将从视频中提取的特征向量视为固定分布的随机变量的实现，并用神经网络对该分布进行建模，以便估计测试视频的可能性并通过阈值法检测视频异常。我们使用一种改进的去噪得分匹配方法来训练视频异常检测器，该方法通过向 - 目标分数匹配
该论文介绍了利用目标分数的知识来改进 Denosing Score Matching 算法，在低噪声水平下取得更好的评估分数的效果。
- 矩匹配去噪 Gibbs 抽样
在能量模型（EBMs）中，我们提出了一种有效的采样框架：带有矩匹配的（伪）Gibbs 采样，以便从经过 Denoising Score Matching （DSM）训练的 “嘈杂” 模型中有效采样。与相关方法相比，探讨了我们方法的优点，并展 - 利用从噪声数据中学习到的基于分数的生成先验解决反问题
本文介绍了 SURE-Score， 一种使用受加性高斯噪声污染的训练样本学习基于分数的生成模型的方法，演示了 SURE-Score 在学习先验知识和应用后验采样到压缩无线 MIMO 信道估计和加速 2D 多线圈磁共振成像重建等领域中的可广泛 - 通过强制底层分数随机漫步方程来提高基于分数的扩散模型
本研究探讨了基于分数的生成模型，其通过加噪声扰动来学习一组对应于数据密度的噪声条件分数函数，并导出了一个叫做分数 Fokker-Planck 方程的相应方程，对于噪声扰动后的数据密度的条件分数进行特征化，同时还证明了满足 Fokker-Pl - 通过去噪估计数据分布的高阶梯度
提出了一种直接从样本估计高阶导数的方法，并将其应用于数据密度的分析与合成，提高了模型的精度和效率。
- 基于分数的扩散模型用于加速 MRI
该研究提出了一种使用分数梯度模型重构图像的方法，并使用连续时间依赖分数函数进行训练。该模型可用于解决成像的反问题，尤其是加速 MRI，具有强大的性能及实用性，并且可重构复杂值数据。
- 基于扩散的表示学习
提出了一种基于扩散的表示学习方法，通过扩展去噪得分匹配框架实现无监督学习；使用此方法学习无限维潜在码，实现半监督图像分类的最优结果，并通过下游任务的表现比较与其他方法的学习表示质量。
- UNIT-DDPM: 带去噪扩散概率模型的非配对图像翻译
提出一种新颖的无需对抗训练的图像分类方法，该方法使用基于去噪扩散概率模型的单张图像转换方法。我们的方法是通过最小化以另一个域为条件的去噪得分匹配目标来训练生成模型以推断图像的联合分布。我们同时更新域翻译模型，并通过基于 Langevin 动 - 逆问题中的去噪分数匹配用于不确定性量化
本研究提出了一种基于贝叶斯框架的深度神经网络反问题求解方法，使用噪声分数匹配技术学习先验分布，并结合模拟退火算法对图像反问题进行全面采样，应用于磁共振成像重建，提供了高质量的图像重建以及重建图像中特定特征的不确定性评估。
- 对抗性得分匹配与改进抽样技术在图像生成中的应用
本文提出了两种改进 Denosing Score Matching with Annealed Langevin Sampling（DSM-ALS）的技术：1）一致退火采样，作为比退火采样更稳定的替代方案，2）混合训练，由去噪分数匹配和对抗 - 去噪扩散概率模型
本文使用受非平衡热力学考虑的潜变量模型 —— 扩散概率模型，提出了高质量的图像合成结果。通过根据扩散概率模型和 Langevin 动力学的去噪得分匹配之间的新颖联系设计加权变分界限进行训练，获得了最佳结果；此外，我们的模型自然地采用渐进式有