Combining complex Langevin dynamics with score-based and energy-based diffusion models
이 논문은 부호 문제(sign problem)가 있는 이론에서 확률 과정의 이해를 돕기 위한 목적으로, 복잡한 랑주뱅 역학(complex Langevin dynamics)에 의해 샘플링된 확률 분포를 학습하고 특징짓기 위해 점수 기반(score-based) 및 에너지 기반(energy-based) 확산 모델의 적용을 조사한다.