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基于评分的粒子方法用于均匀 Landau 方程
我们提出了一种新颖的基于得分的粒子方法,用于解决等离子体中的 Landau 方程,该方法将学习与保持结构的粒子方法无缝集成。
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2 months ago
对于分数匹配的样本复杂度界限:因果发现和生成建模
本文提供了得分匹配(Score-Matching)及其在因果发现中的应用的统计样本复杂性界限。我们证明了通过使用随机梯度下降训练标准的深度 ReLU 神经网络可以实现对得分函数的准确估计。我们建立了在得分匹配方法中基于 Rolland 等人
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8 months ago
CVPR
使用去噪技术辅助训练扩散分类器
本文提出利用去噪技术提升分类器性能的方法,通过在正向扩散过程中(从数据到噪音)训练分类器并引入去噪样本,与传统单纯训练噪声样本的扩散分类器相比,达到了更好的泛化性能和视觉效果,并描述了一种半监督框架的基于扩散模型的训练方法及实验结果。
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a year ago
一致性扩散模型:通过学习一致性来缓解采样漂移
提出基于一致性约束的得分匹配方法,实验结果表明得到了 CIFAR-10 中条件和无条件生成的最新成果和 AFHQ 以及 FFHQ 的基准改进。
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a year ago
ICLR
重新思考基于梯度的属性方法在模型可解释性中的作用
该研究分析了模型 input-gradients 在解释性方面的问题,提出了将标准 softmax-based 分类器的 logits 重新解释为未归一化的数据密度,证明了 input-gradients 可以被视为隐含于判别模型中的类条件
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4 years ago
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