条件扩散模型学习跳扩散过程转移核

Yuzhen Zhao、Yating Liu 和 Quentin Guibert 发表论文，提出用条件扩散模型学习时间齐次跳扩散过程的转移核，目标是从高频离散时间网格上观测的 N 条独立轨迹中生成新的样本路径。 理论上，论文给出了条件 score 估计误差以及真实路径与生成路径之间 KL 散度的非渐近界。数值上先在合成数据上验证理论并与 Gao et al. (2025) 的方法对比，再应用于真实数据考察概率预测任务表现。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。