Theory and Algorithms for Discrete Generative Modeling
- Ente
- INSA LYON
- Paese
- Francia
- Campo di ricerca
- Mathematics Computer science » Informatics
- Lingua dell’annuncio
- Inglese
- Tipo di contratto
- Temporary
- Profilo ricercato
- Ricercatore in Matematica
- Sede
- Francia
- Pubblicato il
- —
- Scadenza
- 14 agosto 2026
Descrizione
Theory and Algorithms for Discrete Generative Modeling Sintesi in italiano (traduzione automatica): Il progetto di dottorato si concentra sulle basi teoriche e sul design algoritmico dei modelli generativi discreti, un'area cruciale nell'apprendimento automatico moderno. Il candidato esplorerà catene di Markov a tempo continuo e processi di salto-diffusione per compiti generativi, affrontando la sfida di superare il 'fattore di trappola' presente nei modelli attuali. Il lavoro richiede un'indagine su strutture combinatorie e geometriche nello spazio delle misure di probabilità, andando oltre la geometria di Wasserstein classica. Il candidato dovrà occuparsi sia degli aspetti teorici che dell'implementazione di nuove architetture. È richiesta una laurea in Matematica. La sede del progetto è in Francia. Discrete generative modeling is essential for learning complex distributions over structured data such as text, graphs, and biological sequences. Developing and understanding models for dis- crete spaces is therefore a key challenge in modern machine learning, with broad implications for both theory and applications. The PhD project focuses on the theoretical foundations and algorithmic design of discrete gener- ative models, situated at the intersection of stochastic processes, probability theory, and machine learning. The PhD candidate will investigate continuous-time Markov chains (CTMCs) and jump-diffusion processes for generative tasks. A core objective is to overcome the “factorization trap” present in current discrete flow matching models by exploring alternative combinatorial and geometric structures on the space of probability measures. This will require investigating combinatorial and geometric structures on probability spaces that go beyond classical Wasserstein geometry. The candidate will work both on the theoretical aspects and on the implementation of novel architectures, including hybrid jump-diffusion flows in token embedding spaces. Funding category: Contrat doctoral PHD title: Doctorat de Mathematique PHD Country: France Annuncio in inglese. Fonte: Euraxess (Commissione europea).
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Fonte: Euraxess (Commissione europea) · Servizio indipendente
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