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实体 SCALABLE Likelihood distillation of flOw maPs

SCALABLE Likelihood distillation of flOw maPs

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  1. RESEARCH · CL_117197 ·

    新SCALLOP方法将Boltzmann生成器速度提升10倍

    研究人员开发了一种名为SCAlable LikeLihood distillation of flOw maPs (SCALLOP) 的新方法来训练Boltzmann生成器。该方法基于F2D2模型，但引入了一种更具可扩展性、无Hutchinson的似然蒸馏目标，可以进行向量化。SCALLOP在分子科学和图像数据集上显示出有效性，显著降低了训练方差和时间，同时提高了性能，并提供了比现有方法高达10倍的推理速度提升。