Copertina

Improving the Euclidean Diffusion Generation of Manifold Data by Mitigating Score Function Singularity

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Liu, Zichen, Zhang, Wei, Li, Tiejun
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2025
Soggetti:	Machine Learning
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

Riemannian Denoising Diffusion Probabilistic Models
di: Liu, Zichen, et al.
Pubblicazione: (2025)

Free Energy Surface Sampling via Reduced Flow Matching
di: Liu, Zichen, et al.
Pubblicazione: (2026)

Diffusion Model for Manifold Data: Score Decomposition, Curvature, and Statistical Complexity
di: Zhang, Zixuan, et al.
Pubblicazione: (2026)

Asymptotic Learning Curves for Diffusion Models with Random Features Score and Manifold Data
di: George, Anand Jerry, et al.
Pubblicazione: (2026)

Multivariate Time Series Forecasting with Hybrid Euclidean-SPD Manifold Graph Neural Networks
di: Fang, Yong, et al.
Pubblicazione: (2025)

Riemannian MeanFlow for One-Step Generation on Manifolds
di: Zhong, Zichen, et al.
Pubblicazione: (2026)

Smoothing the Score Function for Generalization in Diffusion Models: An Optimization-based Explanation Framework
di: Zhou, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2026)

Learning Design-Score Manifold to Guide Diffusion Models for Offline Optimization
di: Zhou, Tailin, et al.
Pubblicazione: (2025)

ScoreMix: Synthetic Data Generation by Score Composition in Diffusion Models Improves Recognition
di: Rahimi, Parsa, et al.
Pubblicazione: (2025)

Manifold Regularization Classification Model Based On Improved Diffusion Map
di: Guo, Hongfu, et al.
Pubblicazione: (2024)

Routing Manifold Alignment Improves Generalization of Mixture-of-Experts LLMs
di: Li, Zhongyang, et al.
Pubblicazione: (2025)

Lifting Manifolds to Mitigate Pseudo-Alignment in LLM4TS
di: Zheng, Liangwei Nathan, et al.
Pubblicazione: (2025)

Intrinsic Wasserstein Rates for Score-Based Generative Models on Smooth Manifolds
di: Fu, Guoji, et al.
Pubblicazione: (2026)

Rao-Blackwellized Score Matching on Manifolds
di: Rawal, Divit
Pubblicazione: (2026)

Supervised Manifold Learning for Functional Data
di: Tan, Ruoxu, et al.
Pubblicazione: (2025)

Geometry of Singular Foliations and Learning Manifolds in ReLU Networks via the Data Information Matrix
di: Tron, Eliot, et al.
Pubblicazione: (2024)

Score Matching for Truncated Density Estimation on a Manifold
di: Williams, Daniel J., et al.
Pubblicazione: (2022)

Laplacian Score Sharpening for Mitigating Hallucination in Diffusion Models
di: C, Barath Chandran., et al.
Pubblicazione: (2025)

Understanding and Mitigating Memorization in Diffusion Models for Tabular Data
di: Fang, Zhengyu, et al.
Pubblicazione: (2024)

What's Inside Your Diffusion Model? A Score-Based Riemannian Metric to Explore the Data Manifold
di: Azeglio, Simone, et al.
Pubblicazione: (2025)

Exploring Time Conditioning in Diffusion Generative Models from Disjoint Noisy Data Manifolds
di: Li, Liuzhuozheng, et al.
Pubblicazione: (2026)

Provably Efficient Algorithm for Best Scoring Rule Identification in Online Principal-Agent Information Acquisition
di: Wang, Zichen, et al.
Pubblicazione: (2025)

Manifold Generalization Provably Proceeds Memorization in Diffusion Models
di: Shen, Zebang, et al.
Pubblicazione: (2026)

When Scores Learn Geometry: Rate Separations under the Manifold Hypothesis
di: Li, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2025)

Score-based Generative Diffusion Models for Social Recommendations
di: Liu, Chengyi, et al.
Pubblicazione: (2024)

Manifold Diffusion Fields
di: Elhag, Ahmed A., et al.
Pubblicazione: (2023)

Enforcing Latent Euclidean Geometry in Single-Cell VAEs for Manifold Interpolation
di: Palma, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2025)

Understanding and Mitigating the High Computational Cost in Path Data Diffusion
di: Shi, Dingyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)

Mitigating Exposure Bias in Score-Based Generation of Molecular Conformations
di: Wang, Sijia, et al.
Pubblicazione: (2024)

Generative Modeling on Manifolds Through Mixture of Riemannian Diffusion Processes
di: Jo, Jaehyeong, et al.
Pubblicazione: (2023)

Mixed-Type Tabular Data Synthesis with Score-based Diffusion in Latent Space
di: Zhang, Hengrui, et al.
Pubblicazione: (2023)

Improving Compositional Generation with Diffusion Models Using Lift Scores
di: Yu, Chenning, et al.
Pubblicazione: (2025)

Manifold Aware Denoising Score Matching (MAD)
di: Levy-Jurgenson, Alona, et al.
Pubblicazione: (2026)

Mitigating Overthinking in Large Reasoning Models via Manifold Steering
di: Huang, Yao, et al.
Pubblicazione: (2025)

Sampling Binary Data by Denoising through Score Functions
di: Bach, Francis, et al.
Pubblicazione: (2025)

GeoEdit: Local Frames for Fast, Training-Free On-Manifold Editing in Diffusion Models
di: Zhang, Yiming, et al.
Pubblicazione: (2026)

Score Augmentation for Diffusion Models
di: Hou, Liang, et al.
Pubblicazione: (2025)

Manifold Topological Deep Learning for Biomedical Data
di: Liu, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2025)

Multiscale Grassmann Manifolds for Single-Cell Data Analysis
di: Wang, Xiang Xiang, et al.
Pubblicazione: (2025)

MOOSComp: Improving Lightweight Long-Context Compressor via Mitigating Over-Smoothing and Incorporating Outlier Scores
di: Zhou, Fengwei, et al.
Pubblicazione: (2025)