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English(EN) Deep conditional distribution learning via conditional F\"ollmer flow

基于ODE的新方法推动条件分布学习

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了一种名为条件Föllmer流（Conditional Föllmer Flow）的新型深度生成方法，该方法基于常微分方程（ODEs）来学习条件分布。该方法从标准高斯分布开始，有效地逼近目标条件分布。该方法使用欧拉法对流进行离散化，并使用深度神经网络估计速度场。该论文还提供了关于Wasserstein-2距离的理论收敛性分析，为这类条件分布学习提供了首次全面的端到端误差分析。数值实验表明，在包括图像数据在内的各种场景中，该方法优于现有方法。 AI

影响 该方法为学习条件分布提供了一种新途径，有望改进生成模型和密度估计任务。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Jinyuan Chang, Zhao Ding, Yuling Jiao, Ruoxuan Li, Jerry Zhijian Yang ·

    通过条件Follmer流进行深度条件分布学习

    arXiv:2402.01460v4 Announce Type: replace-cross Abstract: We introduce an ordinary differential equation (ODE) based deep generative method for learning conditional distributions, named Conditional F\"ollmer Flow. Starting from a standard Gaussian distribution, the proposed flow …

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