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sliced score matching
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为能量模型 TTS 提出新的训练标准
研究人员为基于能量的文本到语音（TTS）模型引入了一种新颖的训练标准，旨在提高一阶优化方案的性能。这种新方法与现有的噪声对比估计（NCE）和切片评分匹配（SSM）等技术形成对比，这些技术通常与扩散模型一起使用。提出的标准侧重于学习与一阶优化更兼容的评分，这是这些模型高效推理的关键方面。进行了实验以比较这种新方法与既有方法的效果。
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反馈哈密顿量是得分函数：用于量子轨迹反演的扩散模型框架
研究人员在量子轨迹反演与机器学习中使用的基于得分的扩散模型之间建立了一个理论联系。他们证明了反馈哈密顿量（可以统计上反转量子轨迹的时间演化）在数学上等同于量子轨迹分布的得分函数。这一发现表明，诸如去噪得分匹配之类的机器学习技术可以应用于估计在未满足理想条件的现实世界实验中的得分函数。