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新Barron Optimal Transport框架用于生成模型

研究人员引入了一种新的最优测度传输框架，称为Barron Optimal Transport，该框架将神经网络复杂度纳入其成本函数。这种方法建立在最优传输的动力学公式之上，用Barron能量范数取代了标准的动能。这种新度量旨在衡量用神经网络层表示向量场的复杂度，并反映自适应特征学习的特性。该框架正在探索用于生成模型和采样应用，初步工作量化了扩散生成模型的次优性，并研究了自适应性的优势。