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Generative SDEs

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TOOL · CL_336303 · Nov 2 · 05:00

新方法使用基于密度的损失优化神经SDE

研究人员开发了一种新的方法来优化神经随机微分方程（SDE），通过联合训练漂移和扩散场以及初始高斯分布。该方法利用直接考虑终端密度的损失。在二维和八维设置中的实验表明，该方法学习了与时间无关的场，并且与具有相似参数数量的基于分数的生成器相比，产生的离模样本显著减少。漂移分量将样本引导至模态，而扩散分量则有助于在它们之间分配概率。