arXiv · cs.LG· Ianis Hammani (ENS Paris Saclay, LMO), Claire Boyer (LMO, IUF)·· 3 小时前
从全局到尾部收敛:α-Stable 分数生成模型的动力学分析
From Global to Tail Convergence: Dynamics of $\alpha$-Stable Score-Based Generative Models
AI 导读
研究对尺度保持的 α-stable 生成动力学进行了非渐近收敛分析,覆盖紧支撑与幂律目标分布。在 p-Wasserstein 距离下,量化了早停、初始化、分数近似和时间离散化的影响,并证明初始化误差呈指数衰减。与布朗动力学的关键差异出现在尾部:stable 动力学在任何正生成时刻都产生指数为 α 的幂律尾,而布朗动力学保持轻尾;当目标尾指数 ν 与 α 相等时才能渐近正确匹配极端分位数。
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