Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unifying Generative Models with GFlowNets

論文の概要: Unifying Generative Models with GFlowNets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02606v1
Date: Tue, 6 Sep 2022 15:52:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-07 12:20:23.136478
Title: Unifying Generative Models with GFlowNets
Title（参考訳）: GFlowNetsで生成モデルを統一する
Authors: Dinghuai Zhang, Ricky T. Q. Chen, Nikolay Malkin, Yoshua Bengio
Abstract要約: 本稿では, 既存の深層生成モデルとGFlowNetフレームワークの関連性について, 重なり合う特性に光を当てて概説する。これは、トレーニングと推論アルゴリズムを統一する手段を提供し、生成モデルの集合を構築するためのルートを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 85.38102320953551
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: There are many frameworks for deep generative modeling, each often presented with their own specific training algorithms and inference methods. We present a short note on the connections between existing deep generative models and the GFlowNet framework, shedding light on their overlapping traits and providing a unifying viewpoint through the lens of learning with Markovian trajectories. This provides a means for unifying training and inference algorithms, and provides a route to construct an agglomeration of generative models.
Abstract（参考訳）: 深層生成モデリングのフレームワークは数多く存在し、それぞれに独自のトレーニングアルゴリズムと推論メソッドが提示されることが多い。本稿では,既存の深層生成モデルとgflownetフレームワークとの接続について,その重複する特徴に光を当て,マルコフ軌跡を用いた学習レンズを通して統一的な視点を提供する。これは、トレーニングと推論アルゴリズムを統一する手段を提供し、生成モデルの集合を構築するためのルートを提供する。

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