English(EN) Controlling Dependence in Implicit Generative Models via Spread Mutual Information

新的扩散互信息方法增强了生成模型的控制能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-08 04:00

研究人员推出了一种新方法——扩散互信息（SMI），用于控制隐式生成模型中的统计依赖性。传统的互信息（MI）由于密度难以计算，在这些模型中难以直接评估。SMI通过在噪声水平上积分MI来解决这个问题，这是通过将扩散核应用于生成变量来实现的。这种方法，特别是使用高斯扩散时，可以平滑密度并扩展梯度构造以处理潜在的奇异分布，从而提供有效的依赖性控制，并且与现有的特定任务方法相比具有竞争力。 AI

影响引入了一种提高隐式生成模型控制和稳定性的新技术。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Jiahao Yu, Song Liu, Jos\'{e} Miguel Hern\'{a}ndez-Lobato, RuiKang OuYang · 2026-10-08 04:00

通过散布互信息控制隐式生成模型中的依赖性

arXiv:2610.10021v1 Announce Type: cross Abstract: Mutual information (MI) provides an objective for suppressing or encouraging statistical dependence in implicit generative models. However, direct MI evaluation is challenging in implicit models due to typically intractable densit…

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