論文の概要: Action Matching: A Variational Method for Learning Stochastic Dynamics
from Samples
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06662v1
- Date: Thu, 13 Oct 2022 01:49:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-14 16:52:26.976912
- Title: Action Matching: A Variational Method for Learning Stochastic Dynamics
from Samples
- Title(参考訳): アクションマッチング: サンプルから確率力学を学習するための変分法
- Authors: Kirill Neklyudov, Daniel Severo, Alireza Makhzani
- Abstract要約: Action Matchingは、各タイミングでサンプルをモデル化することなく、サンプルを時間内に移動させるメカニズムを学習する。
本稿では, 生成モデル, 超解像, カラー化, インパインティングなどのコンピュータビジョンタスクにおいて, アクションマッチングがどのように使用できるかを紹介する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.928094304325116
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Stochastic dynamics are ubiquitous in many fields of science, from the
evolution of quantum systems in physics to diffusion-based models in machine
learning. Existing methods such as score matching can be used to simulate these
physical processes by assuming that the dynamics is a diffusion, which is not
always the case. In this work, we propose a method called "Action Matching"
that enables us to learn a much broader family of stochastic dynamics. Our
method requires access only to samples from different time-steps, makes no
explicit assumptions about the underlying dynamics, and can be applied even
when samples are uncorrelated (i.e., are not part of a trajectory). Action
Matching directly learns an underlying mechanism to move samples in time
without modeling the distributions at each time-step. In this work, we showcase
how Action Matching can be used for several computer vision tasks such as
generative modeling, super-resolution, colorization, and inpainting; and
further discuss potential applications in other areas of science.
- Abstract(参考訳): 確率力学は、物理学における量子系の進化から機械学習における拡散に基づくモデルまで、科学の多くの分野においてユビキタスである。
スコアマッチングのような既存の手法は、力学が拡散であると仮定してこれらの物理過程をシミュレートするために用いられるが、必ずしもそうではない。
本研究では,より広範な確率力学の系を学習することのできる"Action Matching"法を提案する。
本手法では,異なる時間ステップからのサンプルのみにアクセスし,基礎となるダイナミクスについて明示的な仮定を行わず,サンプルが相関していない場合(すなわち軌道の一部ではない場合)にも適用可能である。
Action Matchingは、各時点の分布をモデル化することなく、サンプルを時間内に移動させるメカニズムを直接学習する。
本稿では, 生成モデル, 超解像, 彩色, インパインティングなどのコンピュータビジョンタスクにおいて, アクションマッチングをどのように利用できるかを紹介するとともに, その他の科学分野への応用について検討する。
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