Denoising Score Matching（去噪分数匹配）

Denoising Score Matching 由 Vincent 提出，通过向数据添加高斯噪声，并训练模型预测噪声对应的 score，即 ∇_x log p_σ(x)。该方法避免了计算归一化常数的困难，成为训练 score-based 模型和扩散模型的核心技术。