La IA y los problemas difíciles del mundo · Matemáticas · arXiv · 2026-10-20
Convergencia de los modelos probabilísticos de difusión con eliminación de ruido: una perspectiva desde la divergencia de R\'{e}nyi
Título original: Convergence of Denoising Diffusion Probabilistic Models: A R\'{e}nyi Divergence Perspective
Este artículo analiza la convergencia de los modelos probabilísticos de difusión con eliminación de ruido (DDPM) mediante la divergencia de Rényi, que es más sensible a las discrepancias en regiones de baja probabilidad que las medidas utilizadas anteriormente. El error total se descompone en partes de mezcla, discretización y estimación de la puntuación (score), con una cota de complejidad de iteraciones para objetivos sub-Gaussianos. Los autores también extienden la garantía a los DDPM críticamente amortiguados.