分数扩散模型在最小数据假设下的KL收敛保证研究

1. 12:00
   arXiv · Statistics Machine Learning

   Score 扩散模型在最小数据假设下的 KL 收敛保证

   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。

当前热度 7·可比范围峰值 10（10月5日 13:00）·近 24 小时可比范围变化 –

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