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Markov kernels
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新研究探索扩散模型优化和控制技术 · 已追踪 4 个来源
研究人员正在探索扩散模型的先进方法，重点是优化采样过程和控制分布。一篇论文介绍了“优化你的采样”（OYS），这是一种贝叶斯优化技术，可调整文本到图像和修复任务的采样时间步长，从而在降低推理成本的同时显著提高质量。另一项研究提出了一个用于推理时分布控制的均场框架，为引导扩散模型走向期望分布提供了理论保证，可应用于蛋白质构象等任务。第三篇论文全面介绍了通用状态空间中的扩散模型，统一了连续和离散域，重点关注理论基础和训练原则。最后，第四篇论…
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新论文详细介绍了有偏差SMC采样器的非渐近误差界 · 跟踪3 个来源
一篇新论文介绍了在对序列蒙特卡洛（SMC）方法使用有偏差的变异核（在生成模型的后验条件中很常见）时的非渐近误差分析。该研究将总误差分解为核偏差和有限粒子蒙特卡洛误差，通过将马尔可夫核的条件扩展到条件分布，提供了一种控制偏差的原则性方法。该框架应用于基于分数的扩散模型，得出了第一个考虑了初始化、时间离散化、分数近似和粒子数量的非渐近误差界。