schrödinger bridge | BriefGPT

关键词schrödinger bridge

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具有二次状态成本的 Schrödinger 桥精确可解
本研究提出了 Schrödinger 桥的正则化变体，该桥具有二次状态成本，鼓励最优样本路径与名义水平保持接近。我们导出了这个马尔可夫核的闭式解，该解恢复了传统 Schrödinger 桥的解，并且与量子力学中某些确切可解模型有关联。
PDFa month ago
对抗性 Schrödinger 桥匹配
我们提出了一种新颖的离散时间 IMF (D-IMF) 程序，用于通过学习在离散时间中的少量转移概率来解决 Schrödinger Bridge 问题，相较于数百步的迭代，只需要几个生成步骤即可实现与传统 IMF 相同质量的无配对领域转换。
PDFa month ago
ICML变分薛定谔扩散模型
提出了变分薛定谔扩散模型 (VSDM)，利用变分推理线性化薛定谔桥前向评分函数，实现了无需模拟的训练过程，可用于优化传输计划中的扩散模型。VSDM 在模拟实验中表现出对非各向异性形状的高效生成能力，并产生了相较于单变量扩散更直线的样本轨迹。
PDF2 months ago
软约束薛定谔桥：一种随机控制方法
通过允许终端分布与 μ_T 不同，但惩罚两个分布之间的 Kullback-Leibler 散度，我们提出了一种软约束的 Schrödinger bridge（SSB）的最优控制方法，并且从理论上推导了其解决方案，表明最优控制过程的终端分布是
PDF4 months ago
基于 Sinkhorn Losses 的神经 Schrödinger Bridge：应用于胶体自组装的数据驱动最小努力控制
通过神经网络的新进展，我们提出了一个名为 ' 神经 Schrödinger 桥 ' 的数据驱动学习和控制框架，以解决胶体自组装的一类广义 Schrödinger 桥问题，通过学习受控漂移和扩散系数，我们在分布终点约束下训练了第三个网络，并以
PDFa year ago
神经薛定谔桥通过非成对图像翻译
本研究介绍了一种新的无配对数据图像翻译方法 ——Unpaired Neural Schrödinger Bridge (UNSB), 它结合了 Schrödinger Bridge 模型和对抗训练等方法来进行学习，有效解决了高分辨率图像翻译
PDFa year ago
通过薛定谔桥实现深度生成学习
通过信息熵插值和薛定谔桥生成学习模型，该方法将评价量（Kullback-Leibler 散度）定义为参考分布与目标分布之间插值的过程，采用深度评分估计器和深度密度比估计器的演算法得到漂移项，该方案具有一定的可靠性和优越性，可用于生成学习领域
PDF3 years ago