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具有可训练扩散项和基于密度的损失函数的生成式随机微分方程

arXiv cs.LG ↗ · 6天前缓存

本文提出了一种散度核方法，用于联合训练神经随机微分方程的漂移场和扩散场，其损失函数直接依赖于终端密度。在采用时间无关场的高斯混合基准测试中，该方法生成的偏离模态的样本少于基于得分的生成模型。

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