:: Library Catalog

Copertina

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Fu, Feiyang, Guo, Tongxian, Liu, Zhaoqiang
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2025
Soggetti:	Machine Learning
Accesso online:	https://arxiv.org/abs/2509.19962
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

An Expectation-Maximization Algorithm-based Autoregressive Model for the Fuzzy Job Shop Scheduling Problem
di: Wang, Yijian, et al.
Pubblicazione: (2025)

Is Your Diffusion Sampler Actually Correct? A Sampler-Centric Evaluation of Discrete Diffusion Language Models
di: Tang, Luhan, et al.
Pubblicazione: (2026)

Diffusion Model Based Signal Recovery Under 1-Bit Quantization
di: Chen, Youming, et al.
Pubblicazione: (2025)

Discrete Adjoint Schrödinger Bridge Sampler
di: Guo, Wei, et al.
Pubblicazione: (2026)

Discrete Diffusion Models: Novel Analysis and New Sampler Guarantees
di: Liang, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2025)

Corrected Samplers for Discrete Flow Models
di: Wan, Zhengyan, et al.
Pubblicazione: (2026)

One-Step Diffusion Samplers via Self-Distillation and Deterministic Flow
di: Jutras-Dube, Pascal, et al.
Pubblicazione: (2025)

Proximal Diffusion Neural Sampler
di: Guo, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)

Diffusion-PINN Sampler
di: Shi, Zhekun, et al.
Pubblicazione: (2024)

Integrating Intermediate Layer Optimization and Projected Gradient Descent for Solving Inverse Problems with Diffusion Models
di: Zheng, Yang, et al.
Pubblicazione: (2025)

Scalable Discrete Diffusion Samplers: Combinatorial Optimization and Statistical Physics
di: Sanokowski, Sebastian, et al.
Pubblicazione: (2025)

Learning Single Index Models with Diffusion Priors
di: Tang, Anqi, et al.
Pubblicazione: (2025)

Progressive Tempering Sampler with Diffusion
di: Rissanen, Severi, et al.
Pubblicazione: (2025)

Preconditioned Discrete-HAMS: A Second-order Irreversible Discrete Sampler
di: Zhou, Yuze, et al.
Pubblicazione: (2025)

Discrete Neural Flow Samplers with Locally Equivariant Transformer
di: Ou, Zijing, et al.
Pubblicazione: (2025)

DreamSampler: Unifying Diffusion Sampling and Score Distillation for Image Manipulation
di: Kim, Jeongsol, et al.
Pubblicazione: (2024)

Particle Denoising Diffusion Sampler
di: Phillips, Angus, et al.
Pubblicazione: (2024)

GTS: Inference-Time Scaling of Latent Reasoning with a Learnable Gaussian Thought Sampler
di: Wang, Minghan, et al.
Pubblicazione: (2026)

Attention-Based Sampler for Diffusion Language Models
di: Zhou, Yuyan, et al.
Pubblicazione: (2026)

Adaptive Destruction Processes for Diffusion Samplers
di: Gritsaev, Timofei, et al.
Pubblicazione: (2025)

Single-Step Consistent Diffusion Samplers
di: Jutras-Dubé, Pascal, et al.
Pubblicazione: (2025)

Continuously Tempered Diffusion Samplers
di: Erives, Ezra, et al.
Pubblicazione: (2025)

Diffusion Language Models are Provably Optimal Parallel Samplers
di: Jiang, Haozhe, et al.
Pubblicazione: (2025)

On the Collapse Errors Induced by the Deterministic Sampler for Diffusion Models
di: Zhang, Yi, et al.
Pubblicazione: (2025)

Diffusion Models as Constrained Samplers for Optimization with Unknown Constraints
di: Kong, Lingkai, et al.
Pubblicazione: (2024)

Distillation of Discrete Diffusion by Exact Conditional Distribution Matching
di: Gao, Yansong, et al.
Pubblicazione: (2025)

Beyond Single Tokens: Distilling Discrete Diffusion Models via Discrete MMD
di: Hoogeboom, Emiel, et al.
Pubblicazione: (2026)

The Diffusion Duality, Chapter II: $Ψ$-Samplers
di: Deschenaux, Justin, et al.
Pubblicazione: (2026)

Distillation of Discrete Diffusion through Dimensional Correlations
di: Hayakawa, Satoshi, et al.
Pubblicazione: (2024)

MDNS: Masked Diffusion Neural Sampler via Stochastic Optimal Control
di: Zhu, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2025)

Elucidating Rectified Flow with Deterministic Sampler: Polynomial Discretization Complexity for Multi and One-step Models
di: Yang, Ruofeng, et al.
Pubblicazione: (2025)

Rethinking Losses for Diffusion Bridge Samplers
di: Sanokowski, Sebastian, et al.
Pubblicazione: (2025)

Theory on Score-Mismatched Diffusion Models and Zero-Shot Conditional Samplers
di: Liang, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2024)

Adjoint Sampling: Highly Scalable Diffusion Samplers via Adjoint Matching
di: Havens, Aaron, et al.
Pubblicazione: (2025)

DOS: Dependency-Oriented Sampler for Masked Diffusion Language Models
di: Zhou, Xueyu, et al.
Pubblicazione: (2026)

Understanding Sampler Stochasticity in Training Diffusion Models for RLHF
di: Sheng, Jiayuan, et al.
Pubblicazione: (2025)

Pretrained Diffusion Models Are Inherently Skipped-Step Samplers
di: Xu, Wenju
Pubblicazione: (2025)

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

Load--Reserve Wasserstein Propagation for Isotropic Diffusion Samplers
di: Lyu, Zicheng, et al.
Pubblicazione: (2026)

Generalized Eigenvalue Problems with Generative Priors
di: Liu, Zhaoqiang, et al.
Pubblicazione: (2024)