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扩散采样并行轮数下界

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AI 综述

Yiwen Kou与Yimeng Wang证明,在每轮可进行多项式次查询的扩散采样中,特定分布仍存在无法靠单轮并行消除的顺序依赖:R^d中的平滑近各向同性高斯混合需Ω̃(d^{1/3})轮,单位球内各向异性轴对齐盒的均匀采样需Ω(d)轮,且后者对这一盒族是紧的。 基于论文摘要,结论适用于任意位置与噪声水平查询、分数误差为逆多项式且总变差精度为常数的随机算法;证明使用在各噪声水平均满足精度要求的固定近似评分函数预言机。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

最新进展10月7日 06:09
扩散采样并行轮次的下界研究

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月7日
  1. arXiv · cs.AI
    扩散采样并行轮次的下界研究

    Yiwen Kou与Yimeng Wang研究了扩散采样中并行加速所无法消除的顺序依赖,并针对近似评分函数给出多项式并行轮次下界。基于论文摘要,针对R^d中的平滑近各向同性高斯混合,轮次下界为Ω̃(d^{1/3});针对单位球内各向异性轴对齐盒均匀采样,轮次下界为Ω(d),且后者对该盒族是紧的。

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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。