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Training Neural Samplers with Reverse Diffusion KL Divergence
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内容提要
本研究提出了一种反向扩散KL散度的方法，旨在解决生成模型在未归一化密度函数采样中的困难，尤其是多模态分布的近似不足。通过最小化反向KL散度，模型能够更有效地捕捉多个模式，实验结果表明该方法在多模态博尔兹曼分布上的采样性能显著提升。
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关键要点
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本研究提出了一种反向扩散KL散度的方法，旨在解决生成模型在未归一化密度函数采样中的困难。
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反向KL散度导致了多模态分布近似不足的问题。
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通过最小化沿扩散轨迹的反向KL散度，模型能够更有效地捕捉多个模式。
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实验结果表明，该方法在多模态博尔兹曼分布上的采样性能显著提升。
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