Fugu-MT 論文翻訳(概要): Infinite-Dimensional Diffusion Models for Function Spaces

論文の概要: Infinite-Dimensional Diffusion Models for Function Spaces

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10130v1
Date: Mon, 20 Feb 2023 18:00:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-21 14:36:56.542221
Title: Infinite-Dimensional Diffusion Models for Function Spaces
Title（参考訳）: 関数空間に対する無限次元拡散モデル
Authors: Jakiw Pidstrigach, Youssef Marzouk, Sebastian Reich, Sven Wang
Abstract要約: 拡散に基づく生成モデルを無限次元で定義し、関数の生成モデルに適用する。まず、そのようなモデルを無限次元の極限で定式化し、次に離散化することで、サンプル測度から目標測度までの距離にエンフェメンションのない境界を持つサンプリングアルゴリズムが得られる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4588028371034407
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We define diffusion-based generative models in infinite dimensions, and apply them to the generative modeling of functions. By first formulating such models in the infinite-dimensional limit and only then discretizing, we are able to obtain a sampling algorithm that has \emph{dimension-free} bounds on the distance from the sample measure to the target measure. Furthermore, we propose a new way to perform conditional sampling in an infinite-dimensional space and show that our approach outperforms previously suggested procedures.
Abstract（参考訳）: 拡散に基づく生成モデルを無限次元で定義し,関数の生成モデルに適用する。そのようなモデルをまず無限次元の極限で定式化し、それを離散化することで、サンプル測度から目標測度までの距離に 'emph{dimension-free' 境界を持つサンプリングアルゴリズムが得られる。さらに,無限次元空間において条件付きサンプリングを行う新しい手法を提案し,提案手法が提案手法よりも優れていることを示す。

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