本文提出了一种新的梯度估计器SIMPLE，结合前向离散子集采样与快速计算边际梯度，具有更低的偏差和方差。同时，研究探讨了基于鲍姆-韦尔奇定理的核估计方法，并提出了基于正则化的分数估计器，以提高扩散生成模型的训练和采样效率。

重新审视用于 $k$- 子集抽样的得分函数估计器
BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 ·
👤 个人中心
在公众号发送验证码完成验证