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费希尔得分
统计学中，对数似然关于模型参数的梯度，是基于得分匹配进行参数估计的基本概念。
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切片得分匹配
得分匹配的一种变体，通过将梯度投影到随机方向来降低计算复杂度，使得高维数据的训练更加高效。
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泊松方程
将得分向量场与密度对数的拉普拉斯算子联系起来的偏微分方程，其求解在基于得分的方法中至关重要。
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随机朗之万
扩散过程或采样算法，利用对数密度梯度（得分）引导采样朝向高概率区域。
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得分向量场
数据空间各点处得分的空间表示，指示概率密度最陡增加的方向和幅度。
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斯坦因散度
基于斯坦因检验函数的分布间相异性度量，与得分匹配目标密切相关，用于评估得分模型的质量。
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去噪悖论
在带噪数据上训练得分模型（去噪）比直接训练能更好地估计干净数据得分的现象。
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基于得分的生成建模
一种生成建模范式，其中神经网络被训练以估计多个噪声水平下数据分布的得分，然后通过反向扩散过程用于生成。
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分数多重性
概念指单一分数模型可通过改变噪声水平或扩散过程的初始条件，从不同分布生成样本。
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福克-普朗克方程
描述随机过程概率密度随时间演化的偏微分方程，是理解扩散模型和分数理论的基础。
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分数偏差校正
调整分数预测以补偿模型近似或使用噪声数据引入的偏差的技术，对精确估计至关重要。
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基于分数的归一化流
利用分数信息设计或改进归一化流模型中变换的混合方法，结合两种范式的优势。
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分数匹配准则
训练过程中最小化的目标函数，通常是预测分数与真实分数间的某种距离形式，用于学习精确的分数模型。
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分数插值
通过插值模型预测来估计中间噪声水平分数的过程，用于多尺度扩散模型。
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条件分数
分数匹配的扩展，其中学习的分数以元数据（如类别标签）为条件，实现对生成过程的定向控制。
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