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(3)深层生成模型求解随机过程:研究求解随机模型(例如扩散模型)(例如扩散模型)(例如,扩散模型)中随机过程的随机微分方程(SDE)或部分微分方程(PDE)(PDE)(PDES)。模型)在培训期间(5)生成模型中的隐式偏见和正则化:探索生成模型中存在的隐式偏见及其对概括的影响。研究显式和隐式正则化技术的有效性(6)生成模型的鲁棒性和泛化边界:分析生成模型的鲁棒性界限及其在分布分布的场景下(7)潜在的空间几何形状(7)潜在的空间几何学和流形学习:分析与生成模型的潜在空间和与生成数据分配的分析及其关系分配的相关性。探索如何平衡潜在空间中的多样性和发电质量,并研究复杂数据情景中不同流形学习技术的有效性和局限性

机器学习中的生成模型:原理和效率

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