Theory of Speciation Transitions in Diffusion Models with General Class Structure
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Achilli, Beatrice, Benedetti, Marco, Biroli, Giulio, Mézard, Marc |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Why Diffusion Models Don't Memorize: The Role of Implicit Dynamical Regularization in Training
von: Bonnaire, Tony, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bonnaire, Tony, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Kernel Density Estimators in Large Dimensions
von: Biroli, Giulio, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Biroli, Giulio, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Memorization and Generalization in Generative Diffusion under the Manifold Hypothesis
von: Achilli, Beatrice, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Achilli, Beatrice, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Emergence of Distortions in High-Dimensional Guided Diffusion Models
von: Ventura, Enrico, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ventura, Enrico, et al.
Veröffentlicht: (2026)
The Capacity of Modern Hopfield Networks under the Data Manifold Hypothesis
von: Achilli, Beatrice, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Achilli, Beatrice, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Biased Generalization in Diffusion Models
von: Garnier-Brun, Jerome, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Garnier-Brun, Jerome, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Topological Exploration of High-Dimensional Empirical Risk Landscapes: general approach, and applications to phase retrieval
von: Maillard, Antoine, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Maillard, Antoine, et al.
Veröffentlicht: (2026)
High-Dimensional Analysis of Gradient Flow for Extensive-Width Quadratic Neural Networks
von: Martin, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Martin, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2026)
The Role of the Time-Dependent Hessian in High-Dimensional Optimization
von: Bonnaire, Tony, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bonnaire, Tony, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Training neural networks with structured noise improves classification and generalization
von: Benedetti, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Benedetti, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Cascade of phase transitions in the training of Energy-based models
von: Bachtis, Dimitrios, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bachtis, Dimitrios, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Dynamical Learning in Deep Asymmetric Recurrent Neural Networks
von: Badalotti, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Badalotti, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Nonreciprocal Spin-Glass Transition and Aging
von: Lorenzana, Giulia Garcia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lorenzana, Giulia Garcia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Exponential Capacity of Dense Associative Memories
von: Lucibello, Carlo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Lucibello, Carlo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Overlap Gap and Computational Thresholds in the Square Wave Perceptron
von: Benedetti, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Benedetti, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Interplay of Data Structure and Imbalance in the Learning Dynamics of Diffusion Models
von: Nicoletti, Flavio, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Nicoletti, Flavio, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Probing the Latent Hierarchical Structure of Data via Diffusion Models
von: Sclocchi, Antonio, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sclocchi, Antonio, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Generative Diffusion Model for Amorphous Materials
von: Yang, Kai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Kai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Initial Guessing Bias: How Untrained Networks Favor Some Classes
von: Francazi, Emanuele, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Francazi, Emanuele, et al.
Veröffentlicht: (2023)
How transformers learn structured data: insights from hierarchical filtering
von: Garnier-Brun, Jerome, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Garnier-Brun, Jerome, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Critical Phase Transition in Large Language Models
von: Nakaishi, Kai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nakaishi, Kai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Class Imbalance in Anomaly Detection: Learning from an Exactly Solvable Model
von: Pezzicoli, F. S., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pezzicoli, F. S., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Optimal Spectral Transitions in High-Dimensional Multi-Index Models
von: Defilippis, Leonardo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Defilippis, Leonardo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Dynamical Regimes of Multimodal Diffusion Models
von: Albrychiewicz, Emil, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Albrychiewicz, Emil, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Theory of Optimal Learning Rate Schedules and Scaling Laws for a Random Feature Model
von: Bordelon, Blake, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Bordelon, Blake, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Grokking as the Transition from Lazy to Rich Training Dynamics
von: Kumar, Tanishq, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Kumar, Tanishq, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Grokking as a First Order Phase Transition in Two Layer Networks
von: Rubin, Noa, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Rubin, Noa, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Modeling Structured Data Learning with Restricted Boltzmann Machines in the Teacher-Student Setting
von: Thériault, Robin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Thériault, Robin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Geometric Entropy and Retrieval Phase Transitions in Continuous Thermal Dense Associative Memory
von: Petrova, Tatiana, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Petrova, Tatiana, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Generalization Dynamics of Linear Diffusion Models
von: Merger, Claudia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Merger, Claudia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Diffusion Operator Geometry of Feedforward Representations
von: Reddy, Kanishka
Veröffentlicht: (2026)
von: Reddy, Kanishka
Veröffentlicht: (2026)
A Theory of Saddle Escape in Deep Nonlinear Networks
von: Rawal, Divit, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rawal, Divit, et al.
Veröffentlicht: (2026)
The Rules-and-Facts Model for Simultaneous Generalization and Memorization in Neural Networks
von: Farné, Gabriele, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Farné, Gabriele, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Dynamical Mean-Field Theory of Self-Attention Neural Networks
von: Poc-López, Ángel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Poc-López, Ángel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Sampling Data with Chains of Forward-Backward Diffusion Steps
von: Kang, Hyunmo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kang, Hyunmo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Theory of Scaling Laws for In-Context Regression: Depth, Width, Context and Time
von: Bordelon, Blake, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bordelon, Blake, et al.
Veröffentlicht: (2025)
From Kernels to Features: A Multi-Scale Adaptive Theory of Feature Learning
von: Rubin, Noa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rubin, Noa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
High-Dimensional Limit of Stochastic Gradient Flow via Dynamical Mean-Field Theory
von: Nishiyama, Sota, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Nishiyama, Sota, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Deep Learning as Neural Low-Degree Filtering: A Spectral Theory of Hierarchical Feature Learning
von: Dandi, Yatin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Dandi, Yatin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Precise Dynamics of Diagonal Linear Networks: A Unifying Analysis by Dynamical Mean-Field Theory
von: Nishiyama, Sota, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nishiyama, Sota, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Why Diffusion Models Don't Memorize: The Role of Implicit Dynamical Regularization in Training
von: Bonnaire, Tony, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Kernel Density Estimators in Large Dimensions
von: Biroli, Giulio, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Memorization and Generalization in Generative Diffusion under the Manifold Hypothesis
von: Achilli, Beatrice, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Emergence of Distortions in High-Dimensional Guided Diffusion Models
von: Ventura, Enrico, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
The Capacity of Modern Hopfield Networks under the Data Manifold Hypothesis
von: Achilli, Beatrice, et al.
Veröffentlicht: (2025)