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「神经网络ODE」找到 2 条内容
按专题浏览 →匹配标题与标签：…ow Matching 原理是什么? 生成模型中连续归一化流的核心机制与应用 模型架构 生成模型 连续归一化流 扩散模型 概率流 神经网络ODE 2026真题 Flow Matching 大模型架构与原理 百度
匹配正文：…a)/t 或 (x_b-x_t)/(1-t)，分别要求分母非零。(x_b-x_t)/t 一般不等于 x_b-x_a。 训练时仍需要神经网络 v_θ(x,t) 根据当前状态和时间回归速度。因为推理时不知道端点配对，平方损失下网络学习的是给定 x_t,t 时条件目标速度的边缘化条件期望。 线性条件路径“看起来是直线”不表示独立配对就是最优传输，也不表示边缘 ODE 轨迹必然为直线或可以单步求解。若所谓 Gaussian path 还包含随时间变化的方差 σ_t，其条件速度会出现 …
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