schrödinger bridge problem | BriefGPT

关键词schrödinger bridge problem

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控制、传输和采样：朝着更好的损失设计
通过扩展扩散采样、最优输运和最优随机控制之间的联系，通过它们与 Schrödinger 桥问题的共同联系，我们提出了可以用于将 ν 转移到 μ，从而通过最优控制动力学从目标 μ 中进行采样的新型目标函数。我们强调了逐路径观点的重要性以及关于
PDFa month ago
概率 Lambert 问题的解决方案：与最优质量运输，薛定谔桥和反应扩散偏微分方程的关联
这篇研究论文介绍了 Lambert 问题的概率变种，将位置矢量的端点约束转化为各自联合概率密度函数的知识，并通过广义最优质量传输问题与现代随机控制和随机机器学习领域的研究相联系，从而严格建立了概率 Lambert 问题解的存在和唯一性，并提
PDF6 months ago
ICML基于分数和流匹配的无模拟 Schrödinger 桥
我们提出了模拟 - free score and flow matching ([SF]$^2$M)，这是一种无需模拟的目标函数，用于根据来自任意分布的未配对的源样本和目标样本推断随机动力学。
PDFa year ago
ICML通过学习扩散方式改进采样
该论文提出了基于深度学习的方法来对非归一化目标密度进行建模，并使用特定问题的 Schrödinger 桥问题来确定在给定先验分布和指定目标之间的最有可能的随机演变，其中包括前面出现的目标作为特殊情况。
PDFa year ago
构建薛定谔桥梁：连续熵最优输运基准
该研究提出了一种新的方法来创造一对概率分布，以测试现有的神经 EOT / SB 求解器在高维空间中图像的 EOT 解决方案，通过该连续基准分布，已知其 EOT 和 SB 解决方案。
PDFa year ago
ICML可证收敛的 Schrödinger 桥及其在概率时间序列插值中的应用
本文提出了基于逼近投影的 Schrödinger bridge 算法的首个收敛性分析，成功地将其应用于概率时间序列插补中，以生成缺失值并达到了业内的最佳表现。通过优化传输成本，该算法探索了概率时间序列中的时间和特征模式。
PDFa year ago
扩散桥混合传输，薛定谔桥问题和生成建模
提出了一种新的采样迭代算法，用于解决 Schrödinger 桥问题，该算法展现了一种吸引人的性质，能够在每个步骤中实现目标度量之间的有效耦合关系，并且能够作为一种无近似方法用于实现生成模型，具有更大的灵活性、更快的训练速度和更好的样本质量
PDFa year ago
物理学启示的深度学习方法用于胶体自组装的最小努力随机控制
本文提出了一种在状态概率密度函数空间中为胶体自组装制定有限时域随机最优控制问题的方法，并通过训练物理信息深度神经网络确定最优控制策略，其中物理信息是导出的最优性条件。
PDF2 years ago
通过最大似然解决 Schrödinger 桥
本文研究了 Schrödinger 桥问题的最大似然估计等效性，并提出了使用高斯过程估计 Schrödinger 桥的数值方法，并展示了在数字模拟和实验中的实际应用。
PDF3 years ago
应用于基于得分的生成建模的扩散薛定谔桥
通过将高斯噪声逐渐应用于复杂的数据分布，构建了一个确定性的生成模型，对应于具有时间不均匀漂移的倒退随机微分方程，用基于分数匹配的方法估计漂移。本文提出了 Diffusion SB 方法来处理 Schrödinger Bridge 问题，近似
PDF3 years ago
最优输运与 Schrödinger 桥之间的关系：随机控制视角
本文从随机控制角度重新审视了最优传输问题与 Schrödinger 桥问题之间的关系，并提出了一些新的发现和解法，特别是我们提出并解决了带先验的流体动力学版本的最优传输问题。
PDF10 years ago