arXiv cs.LG· Denis Blessing, Lorenz Richter, Julius Berner, Egor Malitskiy, Gerhard Neumann·· 7 小时前AI 评分24
Bridge Matching Sampler：基于广义不动点扩散匹配的可扩展采样方法
Bridge Matching Sampler: Scalable Sampling via Generalized Fixed-Point Diffusion Matching
AI 导读
研究者提出 Bridge Matching Sampler（BMS），通过将最小二乘匹配目标泛化为基于 Nelson 关系的特殊不动点迭代，可在任意先验与目标分布间学习随机传输映射，且仅需单一可扩展且稳定的目标函数。该方法还引入带正则项的阻尼迭代变体以缓解模式坍塌并稳定训练，在复杂合成密度和高维分子基准上取得 SOTA 结果，同时保持模式多样性。
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