Buchumschlag

RNE: plug-and-play diffusion inference-time control and energy-based training

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	He, Jiajun, Hernández-Lobato, José Miguel, Du, Yuanqi, Vargas, Francisco
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Free energy Estimation on Any State Space
von: He, Jiajun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FEAT: Free energy Estimators with Adaptive Transport
von: He, Jiajun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CREPE: Controlling Diffusion with Replica Exchange
von: He, Jiajun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

No Trick, No Treat: Pursuits and Challenges Towards Simulation-free Training of Neural Samplers
von: He, Jiajun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Clustering by Denoising: Latent plug-and-play diffusion for single-cell data
von: Meier, Dominik, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Accelerating Relative Entropy Coding with Space Partitioning
von: He, Jiajun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Getting Free Bits Back from Rotational Symmetries in LLMs
von: He, Jiajun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RECOMBINER: Robust and Enhanced Compression with Bayesian Implicit Neural Representations
von: He, Jiajun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

MPCritic: A plug-and-play MPC architecture for reinforcement learning
von: Lawrence, Nathan P., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Assessing generative modeling approaches for free energy estimates in condensed matter
von: Schebek, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Training Neural Samplers with Reverse Diffusive KL Divergence
von: He, Jiajun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Accelerated Parallel Tempering via Neural Transports
von: Zhang, Leo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient and Unbiased Sampling of Boltzmann Distributions via Consistency Models
von: Zhang, Fengzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A unified perspective on fine-tuning and sampling with diffusion and flow models
von: Domingo-Enrich, Carles, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Graph Generative Pre-trained Transformer
von: Chen, Xiaohui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A plug-and-play approach with fast uncertainty quantification for weak lensing mass mapping
von: Leterme, Hubert, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Diffusive Classification Loss for Learning Energy-based Generative Models
von: OuYang, RuiKang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Rare Event Analysis via Stochastic Optimal Control
von: Du, Yuanqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Studying K-FAC Heuristics by Viewing Adam through a Second-Order Lens
von: Clarke, Ross M., et al.
Veröffentlicht: (2023)

HyperAIRI: a plug-and-play algorithm for precise hyperspectral image reconstruction in radio interferometry
von: Tang, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Diagnosing and fixing common problems in Bayesian optimization for molecule design
von: Tripp, Austin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PG-DPIR: An efficient plug-and-play method for high-count Poisson-Gaussian inverse problems
von: Biquard, Maud, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Progressive Tempering Sampler with Diffusion
von: Rissanen, Severi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On conditional diffusion models for PDE simulations
von: Shysheya, Aliaksandra, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Conditional Diffusion Sampling
von: Castro-Macías, Francisco M., et al.
Veröffentlicht: (2026)

There Was Never a Bottleneck in Concept Bottleneck Models
von: Almudévar, Antonio, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Decoupled PFNs: Identifiable Epistemic-Aleatoric Decomposition via Structured Synthetic Priors
von: Bergna, Richard, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Efficient and Unbiased Sampling from Boltzmann Distributions via Variance-Tuned Diffusion Models
von: Zhang, Fengzhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Series of Hessian-Vector Products for Tractable Saddle-Free Newton Optimisation of Neural Networks
von: Oldewage, Elre T., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Online Laplace Model Selection Revisited
von: Lin, Jihao Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2023)

DiffRatio: Training One-Step Diffusion Models Without Teacher Supervision
von: Chen, Wenlin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unlocking hidden biomolecular conformational landscapes in diffusion models at inference time
von: Richman, Daniel D., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning plug-in surrogate endpoints for randomized experiments
von: Margueritte, Alessandro-Umberto, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bootstrapping Post-training Signals for Open-ended Tasks via Rubric-based Self-play on Pre-training Text
von: Huang, Chengyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Training-Free Vector Quantization via Gaussian VAEs
von: Xu, Tongda, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Centered plug-in estimation of Wasserstein distances
von: Papp, Tamás P., et al.
Veröffentlicht: (2022)

Improving Iterative Gaussian Processes via Warm Starting Sequential Posteriors
von: Dong, Alan Yufei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mitigating Forgetting in Low Rank Adaptation
von: Sliwa, Joanna, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Diffusion Tree Sampling: Scalable inference-time alignment of diffusion models
von: Jain, Vineet, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Leveraging Task Structures for Improved Identifiability in Neural Network Representations
von: Chen, Wenlin, et al.
Veröffentlicht: (2023)