論文の概要: From Denoising Diffusions to Denoising Markov Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03595v3
• Date: Sun, 18 Feb 2024 22:25:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 07:33:45.708186
• Title: From Denoising Diffusions to Denoising Markov Models
• Title（参考訳）: 減数化拡散から減数化マルコフモデルへ
• Authors: Joe Benton, Yuyang Shi, Valentin De Bortoli, George Deligiannidis, Arnaud Doucet
• Abstract要約: デノイング拡散は、顕著な経験的性能を示す最先端の生成モデルである。 本稿では、この手法を広い範囲に一般化し、スコアマッチングのオリジナル拡張につながる統一フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.33676858989955
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Denoising diffusions are state-of-the-art generative models exhibiting remarkable empirical performance. They work by diffusing the data distribution into a Gaussian distribution and then learning to reverse this noising process to obtain synthetic datapoints. The denoising diffusion relies on approximations of the logarithmic derivatives of the noised data densities using score matching. Such models can also be used to perform approximate posterior simulation when one can only sample from the prior and likelihood. We propose a unifying framework generalising this approach to a wide class of spaces and leading to an original extension of score matching. We illustrate the resulting models on various applications.
• Abstract（参考訳）: ノイズ拡散は、驚くべき経験的性能を示す最先端の生成モデルである。 それらは、データ分布をガウス分布に拡散し、このノミネーションプロセスを逆転して合成データポイントを得るように学習することで機能する。 ノイズ拡散は、スコアマッチングを用いたノイズデータ密度の対数微分の近似に依存する。 このようなモデルは、事前および可能性からのみサンプリングできる場合、近似後続シミュレーションの実行にも使用できる。 本稿では,このアプローチを広い範囲に一般化した統一フレームワークを提案し,スコアマッチングを独自に拡張する。 様々なアプリケーションで得られたモデルを説明します。

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