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基于能量的扩散生成器用于高效采样玻尔兹曼分布
我们介绍了一种称为基于能量扩散生成器的新型采样器，用于从任意目标分布生成样本。采样模型采用类似变分自动编码器的结构，利用解码器将来自简单分布的潜在变量转换为逼近目标分布的随机变量，并设计了基于扩散模型的编码器。通过利用扩散模型对复杂分布的强
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6 months ago
广义对比散度：借助逆强化学习的能量模型和扩散模型的联合训练
我们提出了广义对比散度（GCD），这是一种同时训练能量模型（EBM）和采样器的新型客观函数。GCD 通过用可训练的采样器（如扩散模型）取代马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）分布，将对比散度（Hinton, 2002）这种训练 EBM 的著名算法
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7 months ago
CVPR
3D 目标检测的体素场融合技术
提出了一种名为体素场融合的跨模态三维物体检测框架，其中采用了学习采样器从图像平面以点到射线的方式采样关键特征，并在构建的体素场中进行射线融合，进而提高了模型在各项基准测试中的性能和稳定性。
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2 years ago
ICML
无痛随机差分隐私与灵敏度采样
通过采样器估计非私有机制的敏感性，可以自动实现随机差分隐私，避免了全局敏感度的计算复杂性，并在黑盒计算机程序中实现更精确的发布，采用自然放松的隐私保证。
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7 years ago
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