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量子测量噪声替代扩散采样噪声,采样量降约5300倍

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AI 综述

Tianhao Guo等作者发表论文,提出用量子测量随机性替代扩散采样器在反向生成步骤中注入的部分噪声,把扩散过程构建在映射到概率单纯形的有界零和超平面上。作者称,这把量子测量噪声从负担变成资源。 在八维高斯混合实验中,该方法每样本仅需303 shots,就达到与1.6×10^6 shots高采样参考相当的生成质量,约减少5300倍;MNIST潜空间扩散实验也验证了该机制。上述效果来自作者报告,尚待独立复现。

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报道时间线

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11月2日
  1. arXiv · cs.LG
    利用量子测量随机性实现少采样扩散模型

    研究者将量子测量噪声从负担转为资源,用其替代扩散采样器在反向生成步骤中注入的部分噪声,并把扩散过程构建在映射到概率单纯形的有界零和超平面上。在八维高斯混合实验中,该方法每样本仅需 303 shots 即达到与 1.6×10^6 shots 高采样参考相当的生成质量,约减少 5300 倍。MNIST 上的潜空间扩散实验进一步验证了该机制。

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