Fisher Flow Matching for Generative Modeling over Discrete Data
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Davis, Oscar, Kessler, Samuel, Petrache, Mircea, Ceylan, İsmail İlkan, Bronstein, Michael, Bose, Avishek Joey |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Cooperative Graph Neural Networks
di: Finkelshtein, Ben, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Finkelshtein, Ben, et al.
Pubblicazione: (2023)
HYPER: A Foundation Model for Inductive Link Prediction with Knowledge Hypergraphs
di: Huang, Xingyue, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Xingyue, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient Regression-Based Training of Normalizing Flows for Boltzmann Generators
di: Rehman, Danyal, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rehman, Danyal, et al.
Pubblicazione: (2025)
Curly Flow Matching for Learning Non-gradient Field Dynamics
di: Petrović, Katarina, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Petrović, Katarina, et al.
Pubblicazione: (2025)
One Model, Any Conjunctive Query: Graph Neural Networks for Answering Queries over Incomplete Knowledge Graphs
di: Olejniczak, Krzysztof, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Olejniczak, Krzysztof, et al.
Pubblicazione: (2024)
Link Prediction with Relational Hypergraphs
di: Huang, Xingyue, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huang, Xingyue, et al.
Pubblicazione: (2024)
SE(3)-Stochastic Flow Matching for Protein Backbone Generation
di: Bose, Avishek Joey, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Bose, Avishek Joey, et al.
Pubblicazione: (2023)
Scalable Equilibrium Sampling with Sequential Boltzmann Generators
di: Tan, Charlie B., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tan, Charlie B., et al.
Pubblicazione: (2025)
How Expressive are Knowledge Graph Foundation Models?
di: Huang, Xingyue, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Xingyue, et al.
Pubblicazione: (2025)
Generalised Flow Maps for Few-Step Generative Modelling on Riemannian Manifolds
di: Davis, Oscar, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Davis, Oscar, et al.
Pubblicazione: (2025)
Steering Masked Discrete Diffusion Models via Discrete Denoising Posterior Prediction
di: Rector-Brooks, Jarrid, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rector-Brooks, Jarrid, et al.
Pubblicazione: (2024)
Self-Consuming Generative Models with Curated Data Provably Optimize Human Preferences
di: Ferbach, Damien, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ferbach, Damien, et al.
Pubblicazione: (2024)
Equivariance Everywhere All At Once: A Recipe for Graph Foundation Models
di: Finkelshtein, Ben, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Finkelshtein, Ben, et al.
Pubblicazione: (2025)
Homomorphism Counts for Graph Neural Networks: All About That Basis
di: Jin, Emily, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jin, Emily, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning on Large Graphs using Intersecting Communities
di: Finkelshtein, Ben, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Finkelshtein, Ben, et al.
Pubblicazione: (2024)
Understanding the dynamics of the frequency bias in neural networks
di: Molina, Juan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Molina, Juan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Progressive Inference-Time Annealing of Diffusion Models for Sampling from Boltzmann Densities
di: Akhound-Sadegh, Tara, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Akhound-Sadegh, Tara, et al.
Pubblicazione: (2025)
Metric Flow Matching for Smooth Interpolations on the Data Manifold
di: Kapuśniak, Kacper, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kapuśniak, Kacper, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bringing Graphs to the Table: Zero-shot Node Classification via Tabular Foundation Models
di: Hayler, Adrian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hayler, Adrian, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Theoretical Analysis of Discrete Flow Matching Generative Models
di: Su, Maojiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Su, Maojiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Future Directions in the Theory of Graph Machine Learning
di: Morris, Christopher, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Morris, Christopher, et al.
Pubblicazione: (2024)
Discrete Flow Matching
di: Gat, Itai, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gat, Itai, et al.
Pubblicazione: (2024)
RETRO SYNFLOW: Discrete Flow Matching for Accurate and Diverse Single-Step Retrosynthesis
di: Yadav, Robin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yadav, Robin, et al.
Pubblicazione: (2025)
What are the Right Symmetries for Formal Theorem Proving?
di: Olejniczak, Krzysztof, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Olejniczak, Krzysztof, et al.
Pubblicazione: (2026)
Categorical Flow Maps
di: Roos, Daan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Roos, Daan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Homomorphism Counts as Structural Encodings for Graph Learning
di: Bao, Linus, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bao, Linus, et al.
Pubblicazione: (2024)
MacroGuide: Topological Guidance for Macrocycle Generation
di: Maksymiuk, Alicja, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Maksymiuk, Alicja, et al.
Pubblicazione: (2026)
Flow Matching with General Discrete Paths: A Kinetic-Optimal Perspective
di: Shaul, Neta, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shaul, Neta, et al.
Pubblicazione: (2024)
Path Planning for Masked Diffusion Model Sampling
di: Peng, Fred Zhangzhi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Peng, Fred Zhangzhi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Long Tail Image Generation Through Feature Space Augmentation and Iterated Learning
di: Elberg, Rafael, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Elberg, Rafael, et al.
Pubblicazione: (2024)
Discrete Flow Matching for Offline-to-Online Reinforcement Learning
di: Khan, Fairoz Nower, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Khan, Fairoz Nower, et al.
Pubblicazione: (2026)
Coupling Models for One-Step Discrete Generation
di: Peng, Fred Zhangzhi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Peng, Fred Zhangzhi, et al.
Pubblicazione: (2026)
How Do Flow Matching Models Memorize and Generalize in Sample Data Subspaces?
di: Gao, Weiguo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gao, Weiguo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generative Modeling with Continuous Flows: Sample Complexity of Flow Matching
di: Gaur, Mudit, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gaur, Mudit, et al.
Pubblicazione: (2025)
Energy Matching: Unifying Flow Matching and Energy-Based Models for Generative Modeling
di: Balcerak, Michal, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Balcerak, Michal, et al.
Pubblicazione: (2025)
Approximation-Generalization Trade-offs under (Approximate) Group Equivariance
di: Petrache, Mircea, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Petrache, Mircea, et al.
Pubblicazione: (2023)
Flock: A Knowledge Graph Foundation Model via Learning on Random Walks
di: Kim, Jinwoo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Jinwoo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Discrete Flow Matching Policy Optimization
di: Su, Maojiang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Su, Maojiang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Flow Matching on General Geometries
di: Chen, Ricky T. Q., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chen, Ricky T. Q., et al.
Pubblicazione: (2023)
Can Graph Foundation Models Generalize Over Architecture?
di: Gutteridge, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gutteridge, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Cooperative Graph Neural Networks
di: Finkelshtein, Ben, et al.
Pubblicazione: (2023) -
HYPER: A Foundation Model for Inductive Link Prediction with Knowledge Hypergraphs
di: Huang, Xingyue, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Efficient Regression-Based Training of Normalizing Flows for Boltzmann Generators
di: Rehman, Danyal, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Curly Flow Matching for Learning Non-gradient Field Dynamics
di: Petrović, Katarina, et al.
Pubblicazione: (2025) -
One Model, Any Conjunctive Query: Graph Neural Networks for Answering Queries over Incomplete Knowledge Graphs
di: Olejniczak, Krzysztof, et al.
Pubblicazione: (2024)