stein discrepancy | BriefGPT

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ICML使用归一化流理解扩散得分匹配
本文利用正则化流对扩散匹配进行建模，使扩散匹配等同于转换空间中的原始得分匹配，扩散矩阵是流雅可比矩阵的倒数，建立其与黎曼流形的联系，并将其扩展到连续流中。
PDF3 years ago
针对难以处理的似然函数的强健广义贝叶斯推断
本文探讨了以 Stein discrepancy 作为损失函数的广义贝叶斯推断，以规避似然函数中存在难以计算的标准化常量，并展示了其一致性、渐近正常性和偏差稳健性，同时提供了针对各种难以计算分布的数值实验，包括基于核的指数族模型和非高斯图模
PDF3 years ago
ICML学习斯坦差异以训练和评估能量模型，而无需进行抽样
我们提出了一种评估和训练非归一化密度模型的新方法，该方法仅需要访问非归一化模型的对数密度的梯度，并使用神经网络参数化数据的向量函数 q (x)，通过估算数据密度 p (x) 与模型密度 q (x) 之间的 Stein 差异来进行模型拟合和拟
PDF4 years ago
Born 霸权：一个 Ising Born Machine 的量子优势和训练
本研究提出量子机器学习模型 ——Ising Born Machine（IBM）并使用斯坦偏差和 Sinkhorn 分歧两种方法进行训练，结果表明这两种方法优于最常使用的最大平均偏差（MMD）训练方法，同时 IBM 不可能被古典设备高效模拟。
PDF5 years ago
斯坦神经采样器
使用神经网络构建的两种采样器，通过训练最小化 Stein discrepancy 的方法，针对非标准化密度函数生成高质量的样本，相对传统采样方法具有更优的收敛性能。
PDF6 years ago
用核函数衡量样本质量
本研究基于 Reproducing Kernel 和 Stein method 提出了一种新型的无偏采样方法，通过比较概率分布的差异来衡量采样结果的表现，并在一些目标分布中证明其收敛性和优越性。
PDF7 years ago