論文の概要: Transport with Support: Data-Conditional Diffusion Bridges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13636v2
• Date: Fri, 24 Nov 2023 09:43:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 04:42:24.916700
• Title: Transport with Support: Data-Conditional Diffusion Bridges
• Title（参考訳）: 支援による輸送:データ-導電性拡散橋
• Authors: Ella Tamir, Martin Trapp, Arno Solin
• Abstract要約: 制約付き時系列データ生成タスクを解決するために,Iterative Smoothing Bridge (ISB)を導入する。 我々は,ISBが高次元データによく一般化し,計算効率が高く,中間時間と終時間における限界値の正確な推定値を提供することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.933928516349397
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The dynamic Schr\"odinger bridge problem provides an appealing setting for solving constrained time-series data generation tasks posed as optimal transport problems. It consists of learning non-linear diffusion processes using efficient iterative solvers. Recent works have demonstrated state-of-the-art results (eg. in modelling single-cell embryo RNA sequences or sampling from complex posteriors) but are limited to learning bridges with only initial and terminal constraints. Our work extends this paradigm by proposing the Iterative Smoothing Bridge (ISB). We integrate Bayesian filtering and optimal control into learning the diffusion process, enabling the generation of constrained stochastic processes governed by sparse observations at intermediate stages and terminal constraints. We assess the effectiveness of our method on synthetic and real-world data generation tasks and we show that the ISB generalises well to high-dimensional data, is computationally efficient, and provides accurate estimates of the marginals at intermediate and terminal times.
• Abstract（参考訳）: 動的シュリンガーブリッジ問題は、最適な輸送問題として表される制約付き時系列データ生成タスクを解決するための魅力的な設定を提供する。 効率的な反復解法を用いて非線形拡散過程を学習する。 最近の研究は、最先端の結果(例えば、単細胞胚RNA配列のモデル化や複雑な後部からのサンプリング)を実証しているが、初期および終末の制約しか持たない学習ブリッジに限られている。 我々の研究はこのパラダイムを拡張し、反復スムージングブリッジ(isb)を提案している。 ベイズフィルタと最適制御を拡散過程の学習に統合し、中間段階におけるスパース観測と終端制約による制約付き確率過程の生成を可能にする。 我々は,本手法が合成および実世界のデータ生成タスクに与える影響を評価し,ISBが高次元データによく一般化し,計算効率が高く,中間時間と終時間における限界値の正確な推定値を提供することを示す。

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