Forschungspapier im Journal "Transactions on Machine Learning Research" veröffentlicht

Unser Papier „An optimal control perspective on diffusion-based generative modeling“ wurde von dem Journal Transactions on Machine Learning Research (TMLR), einem der führenden Journale im Bereich Machine Learning, angenommen.

Die Arbeit stellt eine Verbindung zwischen stochastischer optimaler Steuerung und diffusionsbasierten generativen Modellen her. Diese Perspektive erlaubt es, Methoden aus der optimalen Kontrolltheorie auf die generative Modellierung zu übertragen und z.B. eine untere Schranke der Evidenz als direkte Folge des bekannten Verifikationssatzes aus der Kontrolltheorie abzuleiten.

Darüber hinaus wird eine neuartige diffusionsbasierte Methode für das Sampling aus unnormalisierten Dichten entwickelt - ein Problem, das in der Statistik und den Computerwissenschaften häufig auftritt.