流匹配神经过程：改进的随机过程建模

本文介绍了一种利用流匹配（一种生成建模技术）的新型神经过程（NP）模型。主要贡献是一个更简单、更高效的NP模型，它允许使用ODE求解器进行条件采样，而无需辅助条件方法。该模型提供了精度和运行时间之间的权衡，并在各种基准测试中展示了优于现有NP方法的性能。这很重要，因为它提供了一种更易于访问且可能更快速的方式来对随机过程进行建模和采样，这在许多科学和工程应用中至关重要。

• •介绍了一种基于流匹配的新型神经过程模型。
• •提供了一种更简单、更有效的条件采样方法，使用ODE求解器。
• •提供精度和运行时间之间的可控权衡。
• •在各种基准测试中，优于现有的最先进的神经过程方法。