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利用基于数据的初始化对多模态分布进行采样的基础分数的好处
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种新的生成模型，利用评分匹配来估计数据分布的梯度，通过 Langevin 动力学生成样本。在 MNIST、CelebA 和 CIFAR-10 数据集上，该模型产生的样本与 GAN 相当，实现了 CIFAR-10 inception 得分的新的最先进水平为 8.87。同时，通过图像修补实验证明了该模型学习到了有效的表示。
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关键要点
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本文介绍了一种新的生成模型，利用评分匹配估计数据分布的梯度。
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该模型通过 Langevin 动力学生成样本，框架灵活，无需抽样或对抗性方法。
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模型在 MNIST、CelebA 和 CIFAR-10 数据集上表现出色，样本质量与 GAN 相当。
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在 CIFAR-10 数据集上实现了新的最先进的 inception 得分 8.87。
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通过图像修补实验，证明模型学习到了有效的表示。
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