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原文
arXiv · Statistics Machine Learning· Giovanni Conforti, Alain Durmus, Marta Gentiloni Silveri·· 16 小时前AI 评分18

Score 扩散模型在最小数据假设下的 KL 收敛保证

KL Convergence Guarantees for Score diffusion models under minimal data assumptions

AI 导读

论文针对 score 扩散模型给出 KL 散度下的收敛保证,聚焦源自 Ornstein-Uhlenbeck 半群及其动力学对应版本的固定步长模型。研究放宽了以往要求 score 函数或其近似一致 Lipschitz 的限制,为任何对标准高斯分布具有有限 Fisher 信息的数据分布提供简单、改进且尖锐的 KL 收敛界。论文编号 arXiv:2308.12240v3。

来源:arXiv · Statistics Machine Learning · arxiv.org