Gradient Flow Drifting: Generative Modeling via Wasserstein Gradient Flows of KDE-Approximated Divergences
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Cao, Jiarui, Wei, Zixuan, Liu, Yuxin |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2026
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
On the Wasserstein Gradient Flow Interpretation of Drifting Models
par: Gretton, Arthur, et autres
Publié: (2026)
par: Gretton, Arthur, et autres
Publié: (2026)
Drifting Field Policy: A One-Step Generative Policy via Wasserstein Gradient Flow
par: Koo, Juil, et autres
Publié: (2026)
par: Koo, Juil, et autres
Publié: (2026)
Wasserstein Gradient Flows for Scalable and Regularized Barycenter Computation
par: Montesuma, Eduardo Fernandes, et autres
Publié: (2025)
par: Montesuma, Eduardo Fernandes, et autres
Publié: (2025)
Weighted Stochastic Differential Equation to Implement Wasserstein-Fisher-Rao Gradient Flow
par: Rahimi, Herlock
Publié: (2025)
par: Rahimi, Herlock
Publié: (2025)
Learning Discrete Autoregressive Priors with Wasserstein Gradient Flow
par: Zheng, Bowen, et autres
Publié: (2026)
par: Zheng, Bowen, et autres
Publié: (2026)
Neural Network Optimal Power Flow via Energy Gradient Flow and Unified Dynamics
par: Liu, Xuezhi
Publié: (2025)
par: Liu, Xuezhi
Publié: (2025)
Reinforcement Learning via Value Gradient Flow
par: Xu, Haoran, et autres
Publié: (2026)
par: Xu, Haoran, et autres
Publié: (2026)
FlowPG: Action-constrained Policy Gradient with Normalizing Flows
par: Brahmanage, Janaka Chathuranga, et autres
Publié: (2024)
par: Brahmanage, Janaka Chathuranga, et autres
Publié: (2024)
Gradient Flow Convergence Guarantee for General Neural Network Architectures
par: Jakhmola, Yash
Publié: (2025)
par: Jakhmola, Yash
Publié: (2025)
G-Drift MIA: Membership Inference via Gradient-Induced Feature Drift in LLMs
par: Ranjan, Ravi, et autres
Publié: (2026)
par: Ranjan, Ravi, et autres
Publié: (2026)
Bures-Wasserstein Flow Matching for Graph Generation
par: Jiang, Keyue, et autres
Publié: (2025)
par: Jiang, Keyue, et autres
Publié: (2025)
Drift Flow Matching
par: Ma, Chenrui, et autres
Publié: (2026)
par: Ma, Chenrui, et autres
Publié: (2026)
Diverging Flows: Detecting Extrapolations in Conditional Generation
par: Tsakonas, Constantinos, et autres
Publié: (2026)
par: Tsakonas, Constantinos, et autres
Publié: (2026)
Deep MMD Gradient Flow without adversarial training
par: Galashov, Alexandre, et autres
Publié: (2024)
par: Galashov, Alexandre, et autres
Publié: (2024)
WGFormer: An SE(3)-Transformer Driven by Wasserstein Gradient Flows for Molecular Ground-State Conformation Prediction
par: Wang, Fanmeng, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Fanmeng, et autres
Publié: (2024)
Adaptive Divergence Regularized Policy Optimization for Fine-tuning Generative Models
par: Fan, Jiajun, et autres
Publié: (2025)
par: Fan, Jiajun, et autres
Publié: (2025)
Generative Modeling under Non-Monotone MAR Missingness via Approximate Wasserstein Gradient Flows
par: Kremling, Gitte, et autres
Publié: (2026)
par: Kremling, Gitte, et autres
Publié: (2026)
Explicit and data-Efficient Encoding via Gradient Flow
par: Flouris, Kyriakos, et autres
Publié: (2024)
par: Flouris, Kyriakos, et autres
Publié: (2024)
Divergence-Suppressing Couplings for Rectified Flow
par: Min, Yimeng, et autres
Publié: (2026)
par: Min, Yimeng, et autres
Publié: (2026)
Learning with Differentially Private (Sliced) Wasserstein Gradients
par: Rodríguez-Vítores, David, et autres
Publié: (2025)
par: Rodríguez-Vítores, David, et autres
Publié: (2025)
Cascade-KDE: Robust Time-Series Restoration under Out-of-Distribution Impulse Corruptions
par: Liu, Yuefeng, et autres
Publié: (2026)
par: Liu, Yuefeng, et autres
Publié: (2026)
TruthFlow: Truthful LLM Generation via Representation Flow Correction
par: Wang, Hanyu, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Hanyu, et autres
Publié: (2025)
Online Reward-Weighted Fine-Tuning of Flow Matching with Wasserstein Regularization
par: Fan, Jiajun, et autres
Publié: (2025)
par: Fan, Jiajun, et autres
Publié: (2025)
Gradient Regularized Natural Gradients
par: Dash, Satya Prakash, et autres
Publié: (2026)
par: Dash, Satya Prakash, et autres
Publié: (2026)
Rod Flow: A Continuous-Time Model for Gradient Descent at the Edge of Stability
par: Regis, Eric, et autres
Publié: (2026)
par: Regis, Eric, et autres
Publié: (2026)
Flowing Datasets with Wasserstein over Wasserstein Gradient Flows
par: Bonet, Clément, et autres
Publié: (2025)
par: Bonet, Clément, et autres
Publié: (2025)
Optimizing Predictive AI in Physical Design Flows with Mini Pixel Batch Gradient Descent
par: Yang, Haoyu, et autres
Publié: (2024)
par: Yang, Haoyu, et autres
Publié: (2024)
Implicit Regularization of Gradient Flow on One-Layer Softmax Attention
par: Sheen, Heejune, et autres
Publié: (2024)
par: Sheen, Heejune, et autres
Publié: (2024)
Transformers Learn to Implement Multi-step Gradient Descent with Chain of Thought
par: Huang, Jianhao, et autres
Publié: (2025)
par: Huang, Jianhao, et autres
Publié: (2025)
Generalized Attention Flow: Feature Attribution for Transformer Models via Maximum Flow
par: Azarkhalili, Behrooz, et autres
Publié: (2025)
par: Azarkhalili, Behrooz, et autres
Publié: (2025)
Controllable 3D Molecular Generation for Structure-Based Drug Design Through Bayesian Flow Networks and Gradient Integration
par: Choi, Seungyeon, et autres
Publié: (2025)
par: Choi, Seungyeon, et autres
Publié: (2025)
Matrix Low-Rank Approximation For Policy Gradient Methods
par: Rozada, Sergio, et autres
Publié: (2024)
par: Rozada, Sergio, et autres
Publié: (2024)
Generative Path-Finding Method for Wasserstein Gradient Flow
par: Liu, Chengyu, et autres
Publié: (2026)
par: Liu, Chengyu, et autres
Publié: (2026)
On Flow Matching KL Divergence
par: Su, Maojiang, et autres
Publié: (2025)
par: Su, Maojiang, et autres
Publié: (2025)
GradientStabilizer:Fix the Norm, Not the Gradient
par: Huang, Tianjin, et autres
Publié: (2025)
par: Huang, Tianjin, et autres
Publié: (2025)
Federated Natural Policy Gradient and Actor Critic Methods for Multi-task Reinforcement Learning
par: Yang, Tong, et autres
Publié: (2023)
par: Yang, Tong, et autres
Publié: (2023)
A Periodic Bayesian Flow for Material Generation
par: Wu, Hanlin, et autres
Publié: (2025)
par: Wu, Hanlin, et autres
Publié: (2025)
Gradient Inversion Transcript: Leveraging Robust Generative Priors to Reconstruct Training Data from Gradient Leakage
par: Chen, Xinping, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Xinping, et autres
Publié: (2025)
Understanding the Generalization of Stochastic Gradient Adam in Learning Neural Networks
par: Tang, Xuan, et autres
Publié: (2025)
par: Tang, Xuan, et autres
Publié: (2025)
Optimizing Chain-of-Thought Reasoners via Gradient Variance Minimization in Rejection Sampling and RL
par: Yao, Jiarui, et autres
Publié: (2025)
par: Yao, Jiarui, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
On the Wasserstein Gradient Flow Interpretation of Drifting Models
par: Gretton, Arthur, et autres
Publié: (2026) -
Drifting Field Policy: A One-Step Generative Policy via Wasserstein Gradient Flow
par: Koo, Juil, et autres
Publié: (2026) -
Wasserstein Gradient Flows for Scalable and Regularized Barycenter Computation
par: Montesuma, Eduardo Fernandes, et autres
Publié: (2025) -
Weighted Stochastic Differential Equation to Implement Wasserstein-Fisher-Rao Gradient Flow
par: Rahimi, Herlock
Publié: (2025) -
Learning Discrete Autoregressive Priors with Wasserstein Gradient Flow
par: Zheng, Bowen, et autres
Publié: (2026)