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基于评分的粒子方法用于均匀 Landau 方程
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内容提要
本研究提出了基于分数的生成模型，通过加噪声扰动学习数据密度的噪声条件分数函数，并导出了分数Fokker-Planck方程。通过正则化的DSM目标来满足该方程，并在多个数据集上验证了其有效性。
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关键要点
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本研究提出了基于分数的生成模型。
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通过加噪声扰动学习数据密度的噪声条件分数函数。
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导出了分数Fokker-Planck方程，用于特征化噪声扰动后的数据密度的条件分数。
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证明了满足Fokker-Planck方程可以提高可能性和保守性程度。
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提出了正则化的DSM目标以强制满足分数Fokker-Planck方程。
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在多个数据集上验证了该方法的有效性。
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