score estimation | BriefGPT

关键词score estimation

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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。
PDF5 months ago
基于扩散的蒙特卡洛方法实现更快的采样
通过逆扩散过程进行采样的 RS-DMC 算法，利用新颖的递归评分估计方法，设计高效的算法来解决 Diffusion-based Monte Carlo 中高梯度复杂度问题，并在常用耗散条件下证明其比常用 Langevin-based 算法速
PDF6 months ago
基于扩散的生成模型及其误差界：全收敛估计下的对数凹情况
我们以具有未知均值的高斯分布的抽样为动机示例，通过扩散生成模型提供了在强对数凹数据分布假设下的收敛性行为的全面理论保证。我们的评估函数类使用的逼近是利普希茨连续函数，同时通过与相应的抽样估计相结合，对于与数据分布之间的 Wasserstei
PDF7 months ago
一种反扩散方法的蒙特卡洛抽样
本研究探讨了通过反向扩散的后验采样潜力，提供了一种新的后验采样算法，其可有效解决高维采样问题，并提供了收敛分析和性能验证。
PDFa year ago
使用 DDPM 目标函数学习高斯混合模型
本文研究通过 score estimation 进行 diffusion models 的学习，探讨 gradient descent 和 EM 算法在学习 Gaussian mixture models 方面的效率，证明了其在特定情况下达
PDFa year ago
普通图和局部图的成对比较排名
本文关注 Bradley-Terry-Luce 模型中的成对比较问题，并通过对图论的分析，提出了能够在有限条件下对排名进行准确估计的算法，并在大规模实验中证实了该算法的可行性。
PDFa year ago
ICML非参数得分估计器
本文探讨了基于鲍姆 - 韦尔奇定理的 Stein 方法和 Score Matching 方法的核估计者，提出了一种基于正则化非参数回归框架的统一视角，允许我们分析现有的估计器并选择不同的假设空间和正则化器构建新的估计器。最后，我们提出了基于
PDF4 years ago
ICLR用于表征学习的互信息梯度估计
通过得分估计隐式分布，我们提出了互信息梯度估计器（MIGE），用于基于 InfoMax 和信息瓶颈方法的无监督学习深层表示，并扩展了 MIGE 的应用。在高维和大 MI 设置下，MIGE 表现出紧密和平滑的 MI 梯度估计，并且实验结果表明
PDF4 years ago