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Ornstein-Uhlenbeck 难以超越，但超线性漂移运输成本更低
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AI 综述
Brešar 和 Mijatović 证明 Ornstein-Uhlenbeck 扩散在排除超线性漂移的假设下难以超越。随后研究测试超线性 Langevin 扩散用于基于分数的图像生成，通过 Fokker--Planck 方程数值计算条件分数。
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最新进展9月30日 12:00
研究测试超线性 Langevin 扩散用于基于分数的图像生成，通过 Fokker--Planck 方程数值计算条件分数。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
9月30日
- arXiv · Statistics Machine LearningOrnstein-Uhlenbeck 难以超越，但超线性漂移运输成本更低
Brešar 和 Mijatović 证明 Ornstein-Uhlenbeck 扩散在排除超线性漂移的假设下难以超越。本文测试超线性 Langevin 扩散用于基于分数的图像生成，通过 Fokker--Planck 方程数值计算条件分数。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。