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使用反向扩散KL散度训练神经采样器
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内容提要
本研究解决了生成模型在采样未归一化密度函数时的困难，特别是反向KL散度导致的多模态分布近似不足。通过最小化扩散轨迹上的反向KL散度，提出了一种新方法，使模型能更好地捕捉多模态。实验表明，该方法显著提升了多模态博尔兹曼分布的采样性能。
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关键要点
- 本研究解决了生成模型在采样未归一化密度函数时的困难。
- 反向KL散度导致的多模态分布近似不足是主要问题。
- 提出了一种新方法，通过最小化扩散轨迹上的反向KL散度。
- 该方法使模型能够更好地捕捉多模态。
- 实验结果表明，该方法显著提升了多模态博尔兹曼分布的采样性能。
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