Buchumschlag

Statistical guarantees for denoising reflected diffusion models

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Holk, Asbjørn, Strauch, Claudia, Trottner, Lukas
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Statistics Theory Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Reflected diffusion models adapt to low-dimensional data
von: Holk, Asbjørn, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Data-driven rules for multidimensional reflection problems
von: Christensen, Sören, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Statistical Convergence of Spherical First Hitting Diffusion Models
von: Bienewald, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Covariate shift in nonparametric regression with Markovian design
von: Trottner, Lukas
Veröffentlicht: (2023)

Model-free filtering in high dimensions via projection and score-based diffusions
von: Christensen, Sören, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Concentration analysis of multivariate elliptic diffusion processes
von: Aeckerle-Willems, Cathrine, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Learning to reflect: A unifying approach for data-driven stochastic control strategies
von: Christensen, Sören, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Change point estimation for a stochastic heat equation
von: Reiß, Markus, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Low-rank matrix completion and denoising under Poisson noise
von: McRae, Andrew D., et al.
Veröffentlicht: (2019)

Statistical guarantees for continuous-time policy evaluation: blessing of ellipticity and new tradeoffs
von: Mou, Wenlong
Veröffentlicht: (2025)

Generalization error bound for denoising score matching under relaxed manifold assumption
von: Yakovlev, Konstantin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Marginal and training-conditional guarantees in one-shot federated conformal prediction
von: Humbert, Pierre, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A theoretical framework for M-posteriors: frequentist guarantees and robustness properties
von: Marusic, Juraj, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Fixed Horizons: A Theoretical Framework for Adaptive Denoising Diffusions
von: Christensen, Sören, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Statistical inference for pairwise comparison models
von: Han, Ruijian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Theoretical guarantees for change localization using conformal p-values
von: Bhattacharyya, Swapnaneel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Implicit score matching meets denoising score matching: improved rates of convergence and log-density Hessian estimation
von: Yakovlev, Konstantin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards a unified framework for guided diffusion models
von: Jiao, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Regularization can make diffusion models more efficient
von: Taheri, Mahsa, et al.
Veröffentlicht: (2025)

High-accuracy sampling for diffusion models and log-concave distributions
von: Chen, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Data denoising with self consistency, variance maximization, and the Kantorovich dominance
von: Hiew, Joshua Zoen-Git, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive auditing of AI systems with anytime-valid guarantees
von: Zhou, Siyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Algorithms for ridge estimation with convergence guarantees
von: Qiao, Wanli, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Wasserstein bounds for denoising diffusion probabilistic models via the Föllmer process
von: Koike, Yuta
Veröffentlicht: (2026)

User-friendly guarantees for the Langevin Monte Carlo with inaccurate gradient
von: Dalalyan, Arnak S., et al.
Veröffentlicht: (2017)

Towards a mathematical theory for consistency training in diffusion models
von: Li, Gen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

KL Convergence Guarantees for Score diffusion models under minimal data assumptions
von: Conforti, Giovanni, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Non-asymptotic bounds for forward processes in denoising diffusions: Ornstein-Uhlenbeck is hard to beat
von: Brešar, Miha, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dimension-free error estimate for diffusion model and optimal scheduling
von: de Bortoli, Valentin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Statistical Theory of Contrastive Learning via Approximate Sufficient Statistics
von: Lin, Licong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Statistical optimal transport
von: Chewi, Sinho, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Statistical Inference in Tensor Completion: Optimal Uncertainty Quantification and Statistical-to-Computational Gaps
von: Ma, Wanteng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimal and instance-dependent guarantees for Markovian linear stochastic approximation
von: Mou, Wenlong, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Statistical Inference under Performativity
von: Li, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Statistically guided deep learning
von: Kohler, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Statistical and computational challenges in ranking
von: Carpentier, Alexandra, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Statistics of Min-max Normalized Eigenvalues in Random Matrices
von: Nakada, Hyakka, et al.
Veröffentlicht: (2025)

State evolution beyond first-order methods I: Rigorous predictions and finite-sample guarantees
von: Celentano, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Consistent support recovery for high-dimensional diffusions
von: Marushkevych, Dmytro, et al.
Veröffentlicht: (2025)

High-accuracy and dimension-free sampling with diffusions
von: Gatmiry, Khashayar, et al.
Veröffentlicht: (2026)