English(EN) Your Discrete Graph Diffusion Model is Secretly Memorizing

图扩散模型被发现表现出条件记忆

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-12 04:00

研究人员已经证明，离散图扩散模型（GDMs），其设计目的是通过向现有结构添加噪声来生成新颖的图，会表现出记忆现象。当在特定类型的图（随机块模型）上进行训练时，这些模型会强烈倾向于重建损坏的训练数据，而不是泛化到新的、未见过的数据。这种被称为条件记忆的现象似乎与泛化差距的扩大有关，并且在生成的图中出现任何可辨别的社区结构之前就会发生。 AI

影响揭示了生成图模型的一个潜在局限性，表明需要对这些架构中的泛化和记忆进行进一步研究。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Adarsh Jamadandi, Nicolas Keriven · 2026-10-12 04:00

你的离散图扩散模型在秘密记忆

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