Faster Diffusion Models via Higher-Order Approximation
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Li, Gen, Zhou, Yuchen, Wei, Yuting, Chen, Yuxin |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Dimension-Free Convergence of Diffusion Models for Approximate Gaussian Mixtures
par: Li, Gen, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Gen, et autres
Publié: (2025)
A Sharp Convergence Theory for The Probability Flow ODEs of Diffusion Models
par: Li, Gen, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Gen, et autres
Publié: (2024)
Denoising diffusion probabilistic models are optimally adaptive to unknown low dimensionality
par: Huang, Zhihan, et autres
Publié: (2024)
par: Huang, Zhihan, et autres
Publié: (2024)
Towards Faster Non-Asymptotic Convergence for Diffusion-Based Generative Models
par: Li, Gen, et autres
Publié: (2023)
par: Li, Gen, et autres
Publié: (2023)
Transformers Meet In-Context Learning: A Universal Approximation Theory
par: Li, Gen, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Gen, et autres
Publié: (2025)
Simultaneous Approximation of the Score Function and Its Derivatives by Deep Neural Networks
par: Yakovlev, Konstantin, et autres
Publié: (2025)
par: Yakovlev, Konstantin, et autres
Publié: (2025)
Transformers for Learning on Noisy and Task-Level Manifolds: Approximation and Generalization Insights
par: Shen, Zhaiming, et autres
Publié: (2025)
par: Shen, Zhaiming, et autres
Publié: (2025)
A Kernel-based Stochastic Approximation Framework for Nonlinear Operator Learning
par: Yang, Jia-Qi, et autres
Publié: (2025)
par: Yang, Jia-Qi, et autres
Publié: (2025)
Inference-Time Alignment for Diffusion Models via Variationally Stable Doob's Matching
par: Chang, Jinyuan, et autres
Publié: (2026)
par: Chang, Jinyuan, et autres
Publié: (2026)
Provable Diffusion Posterior Sampling for Bayesian Inversion
par: Chang, Jinyuan, et autres
Publié: (2025)
par: Chang, Jinyuan, et autres
Publié: (2025)
Basic Inequalities for First-Order Optimization with Applications to Statistical Risk Analysis
par: Paik, Seunghoon, et autres
Publié: (2025)
par: Paik, Seunghoon, et autres
Publié: (2025)
Enabling stratified sampling in high dimensions via nonlinear dimensionality reduction
par: Geraci, Gianluca, et autres
Publié: (2025)
par: Geraci, Gianluca, et autres
Publié: (2025)
Stochastic Regret Guarantees for Online Zeroth- and First-Order Bilevel Optimization
par: Nazari, Parvin, et autres
Publié: (2025)
par: Nazari, Parvin, et autres
Publié: (2025)
Solving PDEs on Spheres with Physics-Informed Convolutional Neural Networks
par: Lei, Guanhang, et autres
Publié: (2023)
par: Lei, Guanhang, et autres
Publié: (2023)
Convergence Rates for Learning Pseudo-Differential Operators
par: Chen, Jiaheng, et autres
Publié: (2026)
par: Chen, Jiaheng, et autres
Publié: (2026)
Which Spaces can be Embedded in $L_p$-type Reproducing Kernel Banach Space? A Characterization via Metric Entropy
par: Lu, Yiping, et autres
Publié: (2024)
par: Lu, Yiping, et autres
Publié: (2024)
Benign overfitting in Fixed Dimension via Physics-Informed Learning with Smooth Inductive Bias
par: Wong, Honam, et autres
Publié: (2024)
par: Wong, Honam, et autres
Publié: (2024)
Towards Sharp Minimax Risk Bounds for Operator Learning
par: Adcock, Ben, et autres
Publié: (2025)
par: Adcock, Ben, et autres
Publié: (2025)
On Spectral Learning for Odeco Tensors: Perturbation, Initialization, and Algorithms
par: Auddy, Arnab, et autres
Publié: (2025)
par: Auddy, Arnab, et autres
Publié: (2025)
Data-driven Learning of Interaction Laws in Multispecies Particle Systems with Gaussian Processes: Convergence Theory and Applications
par: Feng, Jinchao, et autres
Publié: (2025)
par: Feng, Jinchao, et autres
Publié: (2025)
Optimal Recovery Meets Minimax Estimation
par: DeVore, Ronald, et autres
Publié: (2025)
par: DeVore, Ronald, et autres
Publié: (2025)
Can Linear Probes Measure LLM Uncertainty?
par: Dakhmouche, Ramzi, et autres
Publié: (2025)
par: Dakhmouche, Ramzi, et autres
Publié: (2025)
Posterior Covariance Structures in Gaussian Processes
par: Cai, Difeng, et autres
Publié: (2024)
par: Cai, Difeng, et autres
Publié: (2024)
Linear cost and exponentially convergent approximation of Gaussian Matérn processes on intervals
par: Bolin, David, et autres
Publié: (2024)
par: Bolin, David, et autres
Publié: (2024)
Gaussian Process Regression under Computational and Epistemic Misspecification
par: Sanz-Alonso, Daniel, et autres
Publié: (2023)
par: Sanz-Alonso, Daniel, et autres
Publié: (2023)
Score Operator Newton transport
par: Chandramoorthy, Nisha, et autres
Publié: (2023)
par: Chandramoorthy, Nisha, et autres
Publié: (2023)
Weighted least-squares approximation with determinantal point processes and generalized volume sampling
par: Nouy, Anthony, et autres
Publié: (2023)
par: Nouy, Anthony, et autres
Publié: (2023)
Posterior Concentration of Bayesian Physics-Informed Neural Networks for Elliptic PDEs
par: Zhao, Yuxuan, et autres
Publié: (2026)
par: Zhao, Yuxuan, et autres
Publié: (2026)
Mode-wise Principal Subspace Pursuit and Matrix Spiked Covariance Model
par: Tang, Runshi, et autres
Publié: (2023)
par: Tang, Runshi, et autres
Publié: (2023)
Perturbation Bounds for Low-Rank Inverse Approximations under Noise
par: Tran, Phuc, et autres
Publié: (2025)
par: Tran, Phuc, et autres
Publié: (2025)
Online Statistical Inference of Constrained Stochastic Optimization via Random Scaling
par: Du, Xinchen, et autres
Publié: (2025)
par: Du, Xinchen, et autres
Publié: (2025)
Provable Efficiency of Guidance in Diffusion Models for General Data Distribution
par: Li, Gen, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Gen, et autres
Publié: (2025)
Towards a unified framework for guided diffusion models
par: Jiao, Yuchen, et autres
Publié: (2025)
par: Jiao, Yuchen, et autres
Publié: (2025)
Gaussian Processes and Reproducing Kernels: Connections and Equivalences
par: Kanagawa, Motonobu, et autres
Publié: (2025)
par: Kanagawa, Motonobu, et autres
Publié: (2025)
Revisit CP Tensor Decomposition: Statistical Optimality and Fast Convergence
par: Tang, Runshi, et autres
Publié: (2025)
par: Tang, Runshi, et autres
Publié: (2025)
Stein transport for Bayesian inference
par: Nüsken, Nikolas
Publié: (2024)
par: Nüsken, Nikolas
Publié: (2024)
Samplet limits and multiwavelets
par: Giacchi, Gianluca, et autres
Publié: (2026)
par: Giacchi, Gianluca, et autres
Publié: (2026)
Analysis of singular subspaces under random perturbations
par: Wang, Ke
Publié: (2024)
par: Wang, Ke
Publié: (2024)
Tensor Methods in High Dimensional Data Analysis: Opportunities and Challenges
par: Auddy, Arnab, et autres
Publié: (2024)
par: Auddy, Arnab, et autres
Publié: (2024)
Wedge Sampling: Efficient Tensor Completion with Nearly-Linear Sample Complexity
par: Luo, Hengrui, et autres
Publié: (2026)
par: Luo, Hengrui, et autres
Publié: (2026)
Documents similaires
-
Dimension-Free Convergence of Diffusion Models for Approximate Gaussian Mixtures
par: Li, Gen, et autres
Publié: (2025) -
A Sharp Convergence Theory for The Probability Flow ODEs of Diffusion Models
par: Li, Gen, et autres
Publié: (2024) -
Denoising diffusion probabilistic models are optimally adaptive to unknown low dimensionality
par: Huang, Zhihan, et autres
Publié: (2024) -
Towards Faster Non-Asymptotic Convergence for Diffusion-Based Generative Models
par: Li, Gen, et autres
Publié: (2023) -
Transformers Meet In-Context Learning: A Universal Approximation Theory
par: Li, Gen, et autres
Publié: (2025)