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实体 Ruoxuan Li

Ruoxuan Li

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  1. TOOL · CL_308099 ·

    基于ODE的新方法推动条件分布学习

    研究人员推出了一种名为条件Föllmer流(Conditional Föllmer Flow)的新型深度生成方法,该方法基于常微分方程(ODEs)来学习条件分布。该方法从标准高斯分布开始,有效地逼近目标条件分布。该方法使用欧拉法对流进行离散化,并使用深度神经网络估计速度场。该论文还提供了关于Wasserstein-2距离的理论收敛性分析,为这类条件分布学习提供了首次全面的端到端误差分析。数值实验表明,在包括图像数据在内的各种场景中,该…