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Discrete Diffusions

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  1. RESEARCH · CL_271063 ·

    扩散模型研究探索采样效率和复杂性界限 · 2篇论文

    两篇新研究论文探讨了扩散模型的理论基础，重点关注采样效率和复杂性。第一篇论文建立了扩散采样的分数查询下界，证明算法需要与数据维度相关的显著数量的查询。第二篇论文深入研究了使用离散扩散的分类马尔可夫随机场的样本复杂性界限，引入了一种新颖的分数“固定分解”和一种权重共享的神经分数学习器，该学习器在某些模型上表现出改进的性能。