Denoising Score Matching: Características Aleatorias y Difusión
Descubre cómo el número de muestras de ruido y la complejidad del modelo influyen en la generalización y memorización de modelos de difusión. Análisis teórico preciso.
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Descubre cómo la estimación directa del Fisher score optimiza la verosimilitud usando simulaciones locales. Método rápido, flexible y eficiente para modelos intratables.
Descubre cómo DiffusionBlocks reduce la memoria al entrenar transformers por bloques, logrando rendimiento similar al entrenamiento extremo a extremo.
El Drifting Generativo no es magia: es Score Matching. Aprende su teoría, la elección de kernels, y cómo estabilizar el entrenamiento con el operador stop-gradient.
Lie Diffuser Actor corrige la falacia euclidiana en políticas VLA usando difusión en el espacio tangente de SE(3). Mejora un 7.3% en CALVIN ABC→D.
Analizamos las cotas de error teóricas de un estimador de deriva basado en modelos de difusión, descomponiendo el riesgo en discretización, aproximación de score, inicialización y varianza.