Convex Potential Flows: Universal Probability Distributions with Optimal\n Transport and Convex Optimization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Flow-based models are powerful tools for designing probabilistic models with\ntractable density. This paper introduces Convex Potential Flows (CP-Flow), a\nnatural and efficient parameterization of invertible models inspired by the\noptimal transport (OT) theory. CP-Flows are the gradient map of a strongly\nconvex neural potential function. The convexity implies invertibility and\nallows us to resort to convex optimization to solve the convex conjugate for\nefficient inversion. To enable maximum likelihood training, we derive a new\ngradient estimator of the log-determinant of the Jacobian, which involves\nsolving an inverse-Hessian vector product using the conjugate gradient method.\nThe gradient estimator has constant-memory cost, and can be made effectively\nunbiased by reducing the error tolerance level of the convex optimization\nroutine. Theoretically, we prove that CP-Flows are universal density\napproximators and are optimal in the OT sense. Our empirical results show that\nCP-Flow performs competitively on standard benchmarks of density estimation and\nvariational inference.\n
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle