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奖励流量和扩散模型的微调
主要参考：伴随匹配：具有无内存随机最佳控制的微调流量和扩散生成模型。C. Domingo-Enrich，M。Drozdzal，B。Karrer，R。T。Q. Chen，ICLR2025。https：//arxiv.org/abs/2409.08861
瞬时不稳定性和反应性模式在扩散 -
传统上，关于反应扩散和趋化系统模式形成的研究集中在渐近稳定性上，以解释模式的出现。在[11]中，作者分析了线性化系统的渐近趋化性扩散不稳定产生的模式的现象学，并研究了趋化项的不同作用：增强已经存在的图林不稳定或促进稳定同质平衡模型的不稳定发作时，是在增强稳定的不稳定的过程中。在该论文中，作者研究了雅各布在没有扩散的情况下的初始瞬态不稳定（如其反应性所检测到）是否仍然是线性化系统渐近不稳定性的必要条件，例如相应的纯扩散模型。
统一扩散模型的潜在空间，...
扩散模型在生成建模中取得了前所未有的性能。扩散模型常用的潜在代码公式是一系列逐渐去噪的样本，而不是 GAN、VAE 和正则化流的更简单（例如高斯）潜在空间。本文提供了扩散模型潜在空间的替代高斯公式，以及将图像映射到潜在空间的可重构 DPM 编码器。虽然我们的公式纯粹基于扩散模型的定义，但我们展示了几个有趣的后果。（1）从实证上讲，我们观察到在相关领域独立训练的两个扩散模型会出现一个共同的潜在空间。根据这一发现，我们提出了 CycleDiffusion，它使用 DPM 编码器进行非配对的图像到图像转换。此外，将 CycleDiffusion 应用于文本到图像的扩散模型，我们表明大规模文本到图像的扩散模型可用作零样本图像到图像编辑器。（2）人们可以通过控制基于能量模型的统一即插即用公式中的潜在代码来指导预训练的扩散模型和 GAN。使用 CLIP 模型和人脸识别模型作为指导，我们证明扩散模型比 GAN 对低密度亚群和个体的覆盖率更高。1
有关无形，扩散和生产力的新证据
本文提供了有关无形资本对行业生产力分散的影响的新证据。首先表明2000年以后的生产力分散在无形的工业中更为明显。然后，分析了顶部和生产率分布的底部以及不同行业的无形资本强度和生产力分散之间的联系。调查结果表明，无形投资增加的行业在生产率分布的顶部和底部都在生产力分散率上升幅度更大。虽然顶部的结果似乎与无形资本的可伸缩性有关（这很可能会使高生产率公司和现有企业的比例受益 - 但底部的分散似乎与无形投资与数字强度，贸易开放性和风险投资等因素之间的互补性有关。
基于扩散模型的概率降低180- ...
作者：Fenghua ling 1,2†，Zeyu Lu 3,4†，Jing-Jia Luo 1*，Lei Bai 3*，Swadhin K. Behera 2，4 Dachao Jin 1，Baoxiang Pan 5，Huidong 6,7和Toshio Jiang 6,7和Toshio Yamagata 1,2 5 6 Inst Intivation： （ICAR）/CIC-FEMD/KLME/ILCEC，8 Nanjing信息科学与技术大学，中国南京，Nanjing，Nanjing，中国9 2日本海洋境外科学技术机构，日本横滨10号，日本10 3上海AI AI AI实验室，上海，上海，上海14中国15 6日本东京Riken高级智能项目中心16 7日本东京理工学院计算机科学系17 18†同等贡献，19 *对应于jjluo@nuist.edu.edu.edu.cn，bailei@bailei@pjlab.org.org.org.org.org.org.cn 20 21
相邻：扩散模型的有效梯度
相对于在模型输出上定义的某些可区分的度量标准的潜伏模型的潜在和参数的优化是一个具有挑战性且复杂的问题。通过求解概率流ode或扩散SDE来完成扩散模型的采样，其中神经网络近似得分函数，允许使用数值ode/sde求解器。但是，幼稚的反向传播技术是内存密集的，需要所有中间状态的存储，并且在处理扩散SDE扩散项的注入噪声时面临额外的复杂性。我们向扩散模型的连续伴随方程提出了一个新型的定制ode求解器家族，我们称之为相邻。我们利用扩散SDE的唯一构建，以进一步简化使用指数积分器的连续伴随方程的制定。此外，我们为定制求解器提供收敛订单保证。显着，我们表明，扩散SDE的连续伴随方程实际上简化为简单的ODE。最后，我们以面部变形问题的形式以对抗性发作的形式证明了相邻生成的有效性。我们的代码将在https：//github.com/zblasingame/adjointdeis上发布。
通过扩散匪徒优化从头设计
设计具有靶向特性的分子对于从药物设计到设计可持续化学过程的应用至关重要[Bilodeau等，2022]。最近，诸如扩散或流匹配模型之类的生成模型成功地生成了与现有化学数据集相似的分子[Hoogeboom等，2022，Runcie and Mey，2023]。虽然扩散模型有望对复杂（高维或组合）空间进行采样，但它们自然不会导致设计通过在线反馈来优化特定属性。同时，贝叶斯优化技术会导致良好的性质最大化，但不容易扩展到复杂的域。因此：我们是否可以根据最佳概念结合生成模型产生有希望的分子的能力，同时根据生成分子的序列实现特性进一步证明？我们最近开始通过利用[Yuan等，2024，Uehara等，2024]的扩散模型来回答这个问题，并通过扩散模型为贝叶斯优化设计算法。现在，我们旨在将这些想法专门为实用方法，并在现实世界中的新分子设计问题上进行测试。
使用扩散张量的机器学习应用
我们进行了PubMed搜索，以发现2010年1月至2019年12月之间发表的148篇论文，与人脑，扩散张量成像（DTI）和机器学习（ML）有关。研究着重于健康人群（n = 15），精神健康疾病（n = 25），肿瘤（n = 19），创伤（n = 5），痴呆症（n = 24），发育障碍（n = 5），运动障碍，运动障碍（n = 9），其他神经逻辑疾病（n = 27），不及格疾病（n = 27），不及格疾病，否则不及格; 7），以及上述类别的多种组合（n = 12）。 使用来自DTI信息的信息对患者进行分类是最常见的（n = 114）进行的ML应用。 研究的显着数字（n = 93）使用了支持向量机（SVM）作为分类的ML模型的首选选择。 近年来（2018-2019）出版物的一部分（31/44）继续使用SVM，支持向量回归和随机森林，这些森林是传统ML的一部分。 尽管进行了各种健康状况（包括健康）的许多类型的应用，但大多数研究都是基于小的同胞（小于100），并且没有对测试集进行独立/外部验证。研究着重于健康人群（n = 15），精神健康疾病（n = 25），肿瘤（n = 19），创伤（n = 5），痴呆症（n = 24），发育障碍（n = 5），运动障碍，运动障碍（n = 9），其他神经逻辑疾病（n = 27），不及格疾病（n = 27），不及格疾病，否则不及格; 7），以及上述类别的多种组合（n = 12）。分类是最常见的（n = 114）进行的ML应用。研究的显着数字（n = 93）使用了支持向量机（SVM）作为分类的ML模型的首选选择。近年来（2018-2019）出版物的一部分（31/44）继续使用SVM，支持向量回归和随机森林，这些森林是传统ML的一部分。尽管进行了各种健康状况（包括健康）的许多类型的应用，但大多数研究都是基于小的同胞（小于100），并且没有对测试集进行独立/外部验证。
通过降级扩散驱动的神经代表
摘要。最近，在便携式低场（LF）磁共振成像（MRI）系统的降低方面取得了显着进步。这些系统旨在提供低成本，非屏蔽和床侧诊断解决方案。MRI在降低的田间强度下经历了信噪比（SNR）的降低，从而导致严重的信号恶化和重建不良。因此，由于任务的性质不佳，从低场MRI重建高场等效图像是一个复杂的挑战。在本文中，我们引入了扩散模型驱动的神经表示。我们将低场MRI增强问题分解为数据一致性子问题和先前的子问题，并在迭代框架中解决它们。扩散模型提供了高质量的高场（HF）MR图像，而隐式神经表示确保了数据一致性。实验结果对模拟的LF数据和临床LF数据的结果表明，我们所提出的方法能够实现零摄像的LF LF MRI增强功能，从而显示出一些临床应用的潜力。