[控场AI]

#生成模型

共 15 篇相关文章

JiT去噪防御:无线电信号分类抗对抗攻击新突破
·4 分钟

JiT去噪防御:无线电信号分类抗对抗攻击新突破

本文介绍一种基于JiT去噪的无线电信号自动调制分类对抗防御方法,在RML2018.01A数据集上相比PGD对抗训练,鲁棒准确率相对提升至少20.58%,未知攻击下提升至少39.72%,且干净样本准确率提升10.20%。

阅读全文 →
OrderGPT:生成顺序也能学习,AI建模新突破
·4 分钟

OrderGPT:生成顺序也能学习,AI建模新突破

OrderGPT提出将生成顺序作为可学习建模选择,介于自回归与掩码扩散之间。无需规范顺序监督,从注意力模式学习任务级顺序,在语言、人体姿态和表格数据上验证有效性。

阅读全文 →
α稳定分数生成模型:从全局收敛到尾部收敛的理论突破
·4 分钟

α稳定分数生成模型:从全局收敛到尾部收敛的理论突破

α稳定Lévy过程驱动的分数生成模型非渐近收敛分析:全局Wasserstein收敛与布朗动力学无本质差异,但尾部行为存在尖锐分离,尾部指数匹配α=ν是捕捉极端事件的关键机制。

阅读全文 →
Annealed Lévy Diffusion:用高斯代理实现重尾扩散新范式
·5 分钟

Annealed Lévy Diffusion:用高斯代理实现重尾扩散新范式

Annealed Lévy Diffusion(ALD)通过退火稳定性指数融合重尾探索与高斯精修,以边际优先分解实现标准高斯噪声预测训练,在2D基准、MNIST、CelebA64等任务上验证生成质量。

阅读全文 →
Bi-FORK:高维分岔系统的生成式建模新框架
·5 分钟

Bi-FORK:高维分岔系统的生成式建模新框架

Bi-FORK 提出面向高维分岔系统的生成式建模框架,通过潜空间流匹配与排斥引导采样,在单次推理中恢复多个解分支,可处理高达26万点的离散化问题,为物理仿真中的一对多映射提供新思路。

阅读全文 →
Prompteina:用自然语言设计蛋白质结构的突破
·5 分钟

Prompteina:用自然语言设计蛋白质结构的突破

Prompteina 是首个支持自然语言条件的全原子蛋白质结构生成模型,类比文生图实现「文生蛋白」。基于180万结构、5000万+文本的数据集训练,在多项指标超越基线,并实验验证出针对GM2A的纳摩尔级结合蛋白。

阅读全文 →
自回归扩散模型能否生成金融市场数据?
·5 分钟

自回归扩散模型能否生成金融市场数据?

探讨能否用自回归扩散模型生成逼真的金融市场数据,分析合成市场数据的应用价值、金融时间序列的统计难点,以及扩散模型在量化金融中的潜力与挑战。

阅读全文 →
流匹配中的速度缩放:为何有效的真正原因
·4 分钟

流匹配中的速度缩放:为何有效的真正原因

最新 arXiv 研究重新解释了流匹配中速度缩放技巧的有效原因:真正问题并非 MSE 导致速度幅值不足,而是群体时间滞后。通过测量时间滞后选择增益,在 ImageNet-256 上将 FID 从 28.0 降至 12.2。

阅读全文 →
Normalizing Trajectory Models:让少步生成重拾精确似然框架
·5 分钟

Normalizing Trajectory Models:让少步生成重拾精确似然框架

Normalizing Trajectory Models(NTM)将扩散模型反向过程的每一步建模为条件归一化流,实现少步生成下的精确似然训练,兼顾速度与概率框架完整性,突破蒸馏与一致性训练的局限。

阅读全文 →
HyperNSDE:用神经随机微分方程生成个性化临床数据
·5 分钟

HyperNSDE:用神经随机微分方程生成个性化临床数据

HyperNSDE 是一种基于神经随机微分方程(Neural SDE)与超网络的连续时间生成模型,可联合生成静态协变量、纵向轨迹与观测时刻的个性化临床数据,有效缓解医疗AI的数据稀缺与隐私难题。

阅读全文 →
流匹配模型为何能摆脱维度灾难:低维数据的泛化理论解析
·6 分钟

流匹配模型为何能摆脱维度灾难:低维数据的泛化理论解析

最新 arXiv 论文从理论上证明流匹配与扩散模型能自适应数据的内在低维结构,缓解维度灾难。本文解析其 Wasserstein-p 误差界、内在维度收敛率及对生成模型泛化理论的意义。

阅读全文 →
离散扩散模型的置信度困境:为何并行生成会偏离真实分布
·5 分钟

离散扩散模型的置信度困境:为何并行生成会偏离真实分布

《Limits of Confidence in Diffusion》研究揭示离散扩散模型并行生成的根本限制:只有条件独立的token位置才能同步写入,而像素、音素、词语等真实数据普遍存在依赖关系,导致乘积分布无法匹配真实训练分布。

阅读全文 →