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学习随机扩散过程的微生成器
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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
我们提出了一个基于能量泛函的新框架，用于学习随机扩散过程的微小生成器。该方法通过整合物理先验和减少秩估计器来评估统计性能。该方法不受状态空间维度限制，保证了非虚假谱估计，并阐明了能量引入度量与重构核希尔伯特空间度量之间的失真对谱学习边界的影响。
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关键要点
- 提出了一个基于能量泛函的新框架，用于学习随机扩散过程的微小生成器。
- 该方法整合物理先验，通过能量风险度量评估统计性能。
- 在完全和部分知识设置下，该方法不受状态空间维度限制。
- 保证了非虚假谱估计。
- 阐明了能量引入度量与重构核希尔伯特空间度量之间的失真对谱学习边界的影响。
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