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English(EN) Geometry and Stochastic Analysis of Flow and Diffusion Models: A Survey

综述详述流和扩散模型的几何与随机分析

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新的综述论文探讨了流和扩散模型的数学基础，这些模型对于学习和采样高维概率分布至关重要，应用领域包括图像、蛋白质和语言等。论文详细介绍了这些模型如何利用三种不同的几何：数据的状态空间、概率测度的空间以及过程生成的路径空间。文章强调了分部积分和Malliavin微积分在训练这些模型中的核心作用，并将分析扩展到归一化流、流匹配、扩散模型、Schrödinger桥和随机控制。 AI

影响 为先进的生成建模技术提供了基础性的数学理解。

排序理由 该条目是一篇综述论文，详细介绍了与生成模型相关的数学概念和方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Ehsan Mirafzali, Razvan Marinescu ·

    流和扩散模型的几何与随机分析：一篇综述

    arXiv:2611.12107v1 Announce Type: cross Abstract: Flow-based and diffusion-based models have become the principal means of learning and sampling high-dimensional probability distributions, from images and video to proteins, molecules and physical fields, and increasingly language…

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