AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · गणित · arXiv · 2026-10-20

डीनॉइज़िंग डिफ़्यूज़न प्रोबैबिलिस्टिक मॉडलों का अभिसरण: एक R\'{e}nyi डाइवर्जेंस परिप्रेक्ष्य

मूल शीर्षक: Convergence of Denoising Diffusion Probabilistic Models: A R\'{e}nyi Divergence Perspective

यह शोधपत्र Rényi divergence का उपयोग करके denoising diffusion probabilistic models (DDPMs) के अभिसरण का विश्लेषण करता है, जो पहले इस्तेमाल किए गए मापों की तुलना में कम-प्रायिकता वाले क्षेत्रों में बेमेल के प्रति अधिक संवेदनशील है। कुल त्रुटि मिश्रण (mixing), विवेचन (discretization) और स्कोर-आकलन वाले हिस्सों में बँटती है, और sub-Gaussian लक्ष्यों के लिए पुनरावृत्ति जटिलता की सीमा दी गई है। लेखक इस गारंटी को critically damped DDPMs तक भी बढ़ाते हैं।

मूल लेख पढ़ें ↗

सभी आइटम →