likelihood-estimation

本文指出了流形上基于似然的黎曼流匹配中的一种兼容性失效模式，给出了兼容性的一般条件，并提出了一种基于端点上的指数族的新目标函数，该目标函数既满足兼容性，又仅以可行速度为支撑集，在环面、球面基准测试和人体姿态数据集上取得了更低的负对数似然（NLL）和更高的样本质量。

DiffImaginE是一篇研究论文，提出了一种基于扩散的多模态命名实体识别验证器，用条件潜扩散推理取代确定性想象，以实现更稳健的实体类型验证。

PixelCNN++ 对 PixelCNN 进行了多项架构改进，包括离散化逻辑混合似然函数、下采样和快捷连接，在 CIFAR-10 上取得了最先进的对数似然结果。