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negative binomial distribution
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新方法利用一致性关系从噪声数据中学习干净的图像
研究人员开发了一种从噪声观测中学习干净图像生成模型的方法，特别适用于扩散过程和非高斯噪声。该技术利用Noise2Noise回归从独立的噪声视图中学习预测，但需要一致性才能生成低于训练数据噪声水平的图像。这种一致性关系确保了预测在继续采样过程后等于其期望值，这一点已通过泊松分布和二项分布等各种分布得到验证。在CIFAR-10、显微镜和合成孔径雷达数据上的实验证明了该方法仅从噪声视图学习后验预测并在超出数据噪声水平的延续方面进行修复的有效性。
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语言大模型生成逼真出行日记，在出行目的和方式预测方面优于传统方法
研究人员开发了一种新方法，利用语言大模型（LLMs）为交通建模生成个人出行日记。该方法从美国社区调查和智能位置数据库等开源数据中合成用户画像，然后提示语言大模型创建详细的出行属性，如出行目的、方式和距离。生成的日记与康涅狄格州全州交通研究的真实世界数据进行了比较，使用了综合真实性评分进行评估，显示出与传统方法相当的整体真实性，并在预测出行目的和方式一致性方面表现出色。