Denoising Diffusions with Optimal Transport: Localization, Curvature, and Multi-Scale Complexity
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Liang, Tengyuan, Dharmakeerthi, Kulunu, Koriyama, Takuya |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Blessings and Curses of Covariate Shifts: Adversarial Learning Dynamics, Directional Convergence, and Equilibria
di: Liang, Tengyuan
Pubblicazione: (2022)
di: Liang, Tengyuan
Pubblicazione: (2022)
A New Perspective On Denoising Based On Optimal Transport
di: Trillos, Nicolas Garcia, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Trillos, Nicolas Garcia, et al.
Pubblicazione: (2023)
Error Analysis of Triangular Optimal Transport Maps for Filtering
di: Al-Jarrah, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Al-Jarrah, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Randomization Inference When N Equals One
di: Liang, Tengyuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liang, Tengyuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Learning When the Concept Shifts: Confounding, Invariance, and Dimension Reduction
di: Dharmakeerthi, Kulunu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dharmakeerthi, Kulunu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Is Q-Learning Minimax Optimal? A Tight Sample Complexity Analysis
di: Li, Gen, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Li, Gen, et al.
Pubblicazione: (2021)
4+3 Phases of Compute-Optimal Neural Scaling Laws
di: Paquette, Elliot, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Paquette, Elliot, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stochastic Optimization with Optimal Importance Sampling
di: Aolaritei, Liviu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Aolaritei, Liviu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Variational Transport: A Convergent Particle-BasedAlgorithm for Distributional Optimization
di: Yang, Zhuoran, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Yang, Zhuoran, et al.
Pubblicazione: (2020)
Learning an Optimal Assortment Policy under Observational Data
di: Han, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Han, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning and Decision-Making with Data: Optimal Formulations and Phase Transitions
di: Bennouna, Amine, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Bennouna, Amine, et al.
Pubblicazione: (2021)
An Elementary Proof of the Near Optimality of LogSumExp Smoothing
di: Samakhoana, Thabo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Samakhoana, Thabo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Online Inference of Constrained Optimization: Primal-Dual Optimality and Sequential Quadratic Programming
di: Gao, Yihang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gao, Yihang, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Sample Complexity of Set Membership Estimation for Linear Systems with Disturbances Bounded by Convex Sets
di: Xu, Haonan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Haonan, et al.
Pubblicazione: (2024)
An Improved Analysis of Langevin Algorithms with Prior Diffusion for Non-Log-Concave Sampling
di: Huang, Xunpeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huang, Xunpeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Certified Multi-Fidelity Zeroth-Order Optimization
di: de Montbrun, Étienne, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: de Montbrun, Étienne, et al.
Pubblicazione: (2023)
No-Regret Generative Modeling via Parabolic Monge-Ampère PDE
di: Deb, Nabarun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Deb, Nabarun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Training Dynamics of Multi-Head Softmax Attention for In-Context Learning: Emergence, Convergence, and Optimality
di: Chen, Siyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Siyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Optimal transport natural gradient for statistical manifolds with continuous sample space
di: Chen, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2018)
di: Chen, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2018)
Optimal and instance-dependent guarantees for Markovian linear stochastic approximation
di: Mou, Wenlong, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Mou, Wenlong, et al.
Pubblicazione: (2021)
Optimal Regularization for a Data Source
di: Leong, Oscar, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Leong, Oscar, et al.
Pubblicazione: (2022)
Markov Kernels, Distances and Optimal Control: A Parable of Linear Quadratic Non-Gaussian Distribution Steering
di: Teter, Alexis M. H., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Teter, Alexis M. H., et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimal Regularization Under Uncertainty: Distributional Robustness and Convexity Constraints
di: Leong, Oscar, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Leong, Oscar, et al.
Pubblicazione: (2025)
Pessimism Meets Risk: Risk-Sensitive Offline Reinforcement Learning
di: Zhang, Dake, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Dake, et al.
Pubblicazione: (2024)
Online Experimental Design With Estimation-Regret Trade-off Under Network Interference
di: Zhang, Zhiheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Zhiheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the Uniform Convergence of Subdifferentials in Stochastic Optimization and Learning
di: Ruan, Feng
Pubblicazione: (2024)
di: Ruan, Feng
Pubblicazione: (2024)
Implicit Regularization for Tubal Tensor Factorizations via Gradient Descent
di: Karnik, Santhosh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Karnik, Santhosh, et al.
Pubblicazione: (2024)
The Collusion of Memory and Nonlinearity in Stochastic Approximation With Constant Stepsize
di: Huo, Dongyan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huo, Dongyan, et al.
Pubblicazione: (2024)
On Regularization via Early Stopping for Least Squares Regression
di: Sonthalia, Rishi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sonthalia, Rishi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Probabilistic Guarantees of Stochastic Recursive Gradient in Non-Convex Finite Sum Problems
di: Zhong, Yanjie, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhong, Yanjie, et al.
Pubblicazione: (2024)
The High Line: Exact Risk and Learning Rate Curves of Stochastic Adaptive Learning Rate Algorithms
di: Collins-Woodfin, Elizabeth, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Collins-Woodfin, Elizabeth, et al.
Pubblicazione: (2024)
Off-policy estimation with adaptively collected data: the power of online learning
di: Lee, Jeonghwan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lee, Jeonghwan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Hyperparameter tuning via trajectory predictions: Stochastic prox-linear methods in matrix sensing
di: Lou, Mengqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lou, Mengqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Theory of Feature Learning in Kernel Models
di: Chen, Yunlu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chen, Yunlu, et al.
Pubblicazione: (2023)
Joint learning of a network of linear dynamical systems via total variation penalization
di: Donnat, Claire, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Donnat, Claire, et al.
Pubblicazione: (2025)
A review of NMF, PLSA, LBA, EMA, and LCA with a focus on the identifiability issue
di: Qi, Qianqian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Qi, Qianqian, et al.
Pubblicazione: (2025)
High-dimensional Limit of SGD for Diagonal Linear Networks
di: Malaxechebarría, Begoña García, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Malaxechebarría, Begoña García, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Spectral Framework for Closed-Form Relative Density Estimation
di: Bach, Francis
Pubblicazione: (2026)
di: Bach, Francis
Pubblicazione: (2026)
Mixing Times and Privacy Analysis for the Projected Langevin Algorithm under a Modulus of Continuity
di: Bravo, Mario, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bravo, Mario, et al.
Pubblicazione: (2025)
Extreme mass distributions for quasi-copulas
di: Omladič, Matjaž, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Omladič, Matjaž, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Blessings and Curses of Covariate Shifts: Adversarial Learning Dynamics, Directional Convergence, and Equilibria
di: Liang, Tengyuan
Pubblicazione: (2022) -
A New Perspective On Denoising Based On Optimal Transport
di: Trillos, Nicolas Garcia, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Error Analysis of Triangular Optimal Transport Maps for Filtering
di: Al-Jarrah, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Randomization Inference When N Equals One
di: Liang, Tengyuan, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Learning When the Concept Shifts: Confounding, Invariance, and Dimension Reduction
di: Dharmakeerthi, Kulunu, et al.
Pubblicazione: (2024)