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English(EN) Multifidelity Formulations for Triangular Transport

新方法推进三角传输图以进行概率建模 · 跟踪到2个来源

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了学习三角传输图的新方法，这对于密度估计和生成建模等概率建模任务至关重要。第一篇论文介绍了自组织传输图（SSTM），该图联合学习映射、变量排序和稀疏性模式，与先估计结构的方​​法相比，改进了密度估计。第二篇论文提出了一种在高质量数据稀缺时构建这些图的多保真度方法，通过分层或纠正策略利用低质量数据来增强图估计和下游基于仿真的推理。 AI

影响 三角传输图的进步可以改进密度估计、生成建模和基于仿真的推理任务。

排序理由 两篇在arXiv上发表的学术论文，详细介绍了三角传输图的新方法。

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Morten Bl{\o}rstad, Pekka Parviainen, Berent {\AA}nund Str{\o}mnes Lunde ·

    学习三角输运图的结构

    arXiv:2609.37122v1 Announce Type: new Abstract: Triangular transport maps provide a flexible approach to sampling-based probabilistic modeling, including density estimation, generative modeling, and Bayesian inference. They transform an unknown target distribution into a simpler …

  2. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Owen Davis, Daniel Sharp, Youssef Marzouk, Gianluca Geraci ·

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    arXiv:2610.00698v1 Announce Type: cross Abstract: We develop multifidelity methods for constructing triangular transport maps from samples, when high-fidelity data are scarce but lower-fidelity data are more abundant. Using this set of multifidelity data, we approximate a triangu…

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