Riemannian score-based generative modelling
Score-based generative models (SGMs) are a powerful class of generative models that exhibit remarkable empirical performance.Score-based generative modelling (SGM) consists of a noising'' stage, whereby a diffusion is used to gradually add Gaussian noise to data, and a generative model, wh...
Автори: | De Bortoli, V, Mathieu, E, Hutchinson, M, Thornton, J, Teh, YW, Doucet, A |
---|---|
Формат: | Conference item |
Мова: | English |
Опубліковано: |
Curran Associates
2023
|
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
Diffusion Schrödinger bridge with applications to score-based generative modeling
за авторством: De Bortoli, V, та інші
Опубліковано: (2022) -
Generative models as distributions of functions
за авторством: Dupont, E, та інші
Опубліковано: (2022) -
Riemannian geometry/
за авторством: 415273 Eisenhart, Luther Pfahler
Опубліковано: (1949) -
On the space of Riemannian metrics
за авторством: Ebin, David Gregory, 1942-
Опубліковано: (2009) -
Differential and Riemannian geometry/
за авторством: 331499 Laugwitz, Detlef, та інші
Опубліковано: (1965)