Компьютерные науки > Машинное обучение [представлено 4 сентября 2026 года] Название: Newton Matching for Generationive Modeling: Единая основа для тонкого направления и просмотра PDF HTML (экспериментального) резюме: Мы разрабатываем Ньютонский матч, унифицированную основу для доработки и отбора проб при разработке моделей в области регенерации. Цель состоит в $pi\propto/mu e>tau r} долл. США, где долларом является вознаграждение, 0 долларов - обратная температура и $mu$ означает конечную плотность модели для точной настройки или постоянную сумму 1 доллара на выборку. Мы переключим парадигму с изолированных потерь на итеративную оптимизацию по сравнению с каноническими моделями: минимизирующие население стандартные условные совпадения для конечной плотности. При совместимых гипотезах плавной реализации канонические скорости образуют многократную диффеоморфию по отношению к коллектору плотности. Перенос метрики Фишера-Рао и смеси в этот коллектор, мы показываем что обратный KL Гессиан равняется параметру, так что направление Ньютон совпадает с отрицательным уклоном Фишер-Ро. При плотности терминала в $rho$ каждая стадия делает тангенсный шаг, создаваемый нормализованным вознаграждением $ r-frac1\tau/log(#roh/un) долл., за которым следует канонизация с сохранением конечной плотности. Это каноническое опровержение дает точную характеристику плотности конечной величины. Для идеальной итерации мы доказываем, что строгое обратно-KL спускаемся от цели 0 долл. Ковариативность и…
Совпадение Ньютона для моделирования генераторных систем: унифицированная основа для тонкого направления и отбора проб
arXiv:2609.05727v1 Annualce Type: New Humber Brieflow: Мы разрабатываем Ньютон Совпадение, унифицированную основу для доработки и отбора проб при разработке моделей в области регенерации. Цель состоит в $pi\propto/mu e>tau r} долл. США, где долларом является вознаграждение, 0 долларов - обратная температура, и $mu$ означает конечную плотность модели для точной настройки или постоянную сумму 1 доллара на выборку. Мы переключим парадигму с изолированных потерь на итеративную оптимизацию по сравнению с каноническими моделями: минимизирующие население стандартные условные совпадения для конечной плотности. При совместимых гипотезах плавной реализации канонические скорости образуют многократную диффеоморфию по отношению к коллектору плотности. Перенос метрики Фишера-Рао и смеси в этот коллектор, мы показываем что обратный KL Гессиан равняется параметру, так что направление Ньютон совпадает с отрицательным уклоном Фишер-Ро. При плотности терминала в $rho$ каждая стадия делает тангенсный шаг, полученный за счет регуляризированного вознаграждения $ r-frac1\tau\log( hrho/un) долл. США с последующими t