IA e os Problemas Difíceis do Mundo · Matemática · arXiv · 2026-10-20
Convergência de modelos probabilísticos de difusão com remoção de ruído: uma perspectiva da divergência de R\'{e}nyi
Título original: Convergence of Denoising Diffusion Probabilistic Models: A R\'{e}nyi Divergence Perspective
Este artigo analisa a convergência de modelos probabilísticos de difusão com remoção de ruído (DDPMs) usando a divergência de Rényi, que é mais sensível a discrepâncias em regiões de baixa probabilidade do que as medidas usadas anteriormente. O erro total se divide em partes de mistura, discretização e estimação de score, com um limite de complexidade de iterações para alvos sub-Gaussianos. Os autores também estendem a garantia para DDPMs criticamente amortecidos.