Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Chen, Hongrui, Ying, Lexing |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | https://arxiv.org/abs/2402.08095 |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
How Discrete and Continuous Diffusion Meet: Comprehensive Analysis of Discrete Diffusion Models via a Stochastic Integral Framework
par: Ren, Yinuo, et autres
Publié: (2024)
par: Ren, Yinuo, et autres
Publié: (2024)
Multidimensional unstructured sparse recovery via eigenmatrix
par: Ying, Lexing
Publié: (2024)
par: Ying, Lexing
Publié: (2024)
Tangent differential privacy
par: Ying, Lexing
Publié: (2024)
par: Ying, Lexing
Publié: (2024)
Convergence of Score-Based Discrete Diffusion Models: A Discrete-Time Analysis
par: Zhang, Zikun, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Zikun, et autres
Publié: (2024)
A note on continuous-time online learning
par: Ying, Lexing
Publié: (2024)
par: Ying, Lexing
Publié: (2024)
Eigenmatrix for unstructured sparse recovery
par: Ying, Lexing
Publié: (2023)
par: Ying, Lexing
Publié: (2023)
A Unified Approach to Analysis and Design of Denoising Markov Models
par: Ren, Yinuo, et autres
Publié: (2025)
par: Ren, Yinuo, et autres
Publié: (2025)
Fast Solvers for Discrete Diffusion Models: Theory and Applications of High-Order Algorithms
par: Ren, Yinuo, et autres
Publié: (2025)
par: Ren, Yinuo, et autres
Publié: (2025)
Accelerating Diffusion Models with Parallel Sampling: Inference at Sub-Linear Time Complexity
par: Chen, Haoxuan, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Haoxuan, et autres
Publié: (2024)
DriftLite: Lightweight Drift Control for Inference-Time Scaling of Diffusion Models
par: Ren, Yinuo, et autres
Publié: (2025)
par: Ren, Yinuo, et autres
Publié: (2025)
Structural and Convergence Analysis of Discrete-Time Denoising Diffusion Probabilistic Models
par: Nakano, Yumiharu
Publié: (2024)
par: Nakano, Yumiharu
Publié: (2024)
Understanding the Generalization Benefits of Late Learning Rate Decay
par: Ren, Yinuo, et autres
Publié: (2024)
par: Ren, Yinuo, et autres
Publié: (2024)
What Exactly Does Guidance Do in Masked Discrete Diffusion Models
par: Ye, He, et autres
Publié: (2025)
par: Ye, He, et autres
Publié: (2025)
From Scores to Gibbs Correctors: Accelerating Uniform-Rate Discrete Diffusion Models
par: Liang, Yuchen, et autres
Publié: (2026)
par: Liang, Yuchen, et autres
Publié: (2026)
Distillation of Discrete Diffusion by Exact Conditional Distribution Matching
par: Gao, Yansong, et autres
Publié: (2025)
par: Gao, Yansong, et autres
Publié: (2025)
Absorb and Converge: Provable Convergence Guarantee for Absorbing Discrete Diffusion Models
par: Liang, Yuchen, et autres
Publié: (2025)
par: Liang, Yuchen, et autres
Publié: (2025)
Ensemble-Based Annealed Importance Sampling
par: Chen, Haoxuan, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Haoxuan, et autres
Publié: (2024)
Sampling on Metric Graphs
par: Dwaraknath, Rajat Vadiraj, et autres
Publié: (2025)
par: Dwaraknath, Rajat Vadiraj, et autres
Publié: (2025)
Solving Inverse Problems via Diffusion-Based Priors: An Approximation-Free Ensemble Sampling Approach
par: Chen, Haoxuan, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Haoxuan, et autres
Publié: (2025)
List Sample Compression and Uniform Convergence
par: Hanneke, Steve, et autres
Publié: (2024)
par: Hanneke, Steve, et autres
Publié: (2024)
Uniform Convergence Beyond Glivenko-Cantelli
par: Devale, Tanmay, et autres
Publié: (2025)
par: Devale, Tanmay, et autres
Publié: (2025)
Sketch Tomography: Hybridizing Classical Shadow and Matrix Product State
par: Tang, Xun, et autres
Publié: (2025)
par: Tang, Xun, et autres
Publié: (2025)
Orthogonal Bootstrap: Efficient Simulation of Input Uncertainty
par: Liu, Kaizhao, et autres
Publié: (2024)
par: Liu, Kaizhao, et autres
Publié: (2024)
Dimension-Free Convergence of Discrete Diffusion Models: Adjoint Equations Induce the Right Space
par: Kan, Kelvin, et autres
Publié: (2026)
par: Kan, Kelvin, et autres
Publié: (2026)
Discrete Guidance Matching: Exact Guidance for Discrete Flow Matching
par: Wan, Zhengyan, et autres
Publié: (2025)
par: Wan, Zhengyan, et autres
Publié: (2025)
Natural Hypergradient Descent: Algorithm Design, Convergence Analysis, and Parallel Implementation
par: Kong, Deyi, et autres
Publié: (2026)
par: Kong, Deyi, et autres
Publié: (2026)
UDM-GRPO: Stable and Efficient Group Relative Policy Optimization for Uniform Discrete Diffusion Models
par: Wang, Jiaqi, et autres
Publié: (2026)
par: Wang, Jiaqi, et autres
Publié: (2026)
Exact and Linear Convergence for Federated Learning under Arbitrary Client Participation is Attainable
par: Ying, Bicheng, et autres
Publié: (2025)
par: Ying, Bicheng, et autres
Publié: (2025)
Bit-Level Discrete Diffusion with Markov Probabilistic Models: An Improved Framework with Sharp Convergence Bounds under Minimal Assumptions
par: Pham, Le-Tuyet-Nhi, et autres
Publié: (2025)
par: Pham, Le-Tuyet-Nhi, et autres
Publié: (2025)
Distillation of Discrete Diffusion through Dimensional Correlations
par: Hayakawa, Satoshi, et autres
Publié: (2024)
par: Hayakawa, Satoshi, et autres
Publié: (2024)
Informed Correctors for Discrete Diffusion Models
par: Zhao, Yixiu, et autres
Publié: (2024)
par: Zhao, Yixiu, et autres
Publié: (2024)
Logical Guidance for the Exact Composition of Diffusion Models
par: Alesiani, Francesco, et autres
Publié: (2026)
par: Alesiani, Francesco, et autres
Publié: (2026)
Latent Shadows: The Gaussian-Discrete Duality in Masked Diffusion
par: Chen, Guinan, et autres
Publié: (2026)
par: Chen, Guinan, et autres
Publié: (2026)
Polynomial Convergence of Riemannian Diffusion Models
par: Xu, Xingyu, et autres
Publié: (2026)
par: Xu, Xingyu, et autres
Publié: (2026)
COS-DPO: Conditioned One-Shot Multi-Objective Fine-Tuning Framework
par: Ren, Yinuo, et autres
Publié: (2024)
par: Ren, Yinuo, et autres
Publié: (2024)
Discrete Diffusion Models: Novel Analysis and New Sampler Guarantees
par: Liang, Yuchen, et autres
Publié: (2025)
par: Liang, Yuchen, et autres
Publié: (2025)
Advancing Wasserstein Convergence Analysis of Score-Based Models: Insights from Discretization and Second-Order Acceleration
par: Yu, Yifeng, et autres
Publié: (2025)
par: Yu, Yifeng, et autres
Publié: (2025)
Overcoming Dimensional Factorization Limits in Discrete Diffusion Models through Quantum Joint Distribution Learning
par: Chen, Chuangtao, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Chuangtao, et autres
Publié: (2025)
Non-Asymptotic Convergence of Discrete Diffusion Models: Masked and Random Walk dynamics
par: Conforti, Giovanni, et autres
Publié: (2025)
par: Conforti, Giovanni, et autres
Publié: (2025)
ADMM Algorithms for Residual Network Training: Convergence Analysis and Parallel Implementation
par: Xu, Jintao, et autres
Publié: (2023)
par: Xu, Jintao, et autres
Publié: (2023)
Documents similaires
-
How Discrete and Continuous Diffusion Meet: Comprehensive Analysis of Discrete Diffusion Models via a Stochastic Integral Framework
par: Ren, Yinuo, et autres
Publié: (2024) -
Multidimensional unstructured sparse recovery via eigenmatrix
par: Ying, Lexing
Publié: (2024) -
Tangent differential privacy
par: Ying, Lexing
Publié: (2024) -
Convergence of Score-Based Discrete Diffusion Models: A Discrete-Time Analysis
par: Zhang, Zikun, et autres
Publié: (2024) -
A note on continuous-time online learning
par: Ying, Lexing
Publié: (2024)