論文の概要: Aligned Diffusion Schrödinger Bridges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11419v3
- Date: Sun, 28 Apr 2024 21:25:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-01 01:44:16.334228
- Title: Aligned Diffusion Schrödinger Bridges
- Title（参考訳）: 配向拡散シュレーディンガー橋
- Authors: Vignesh Ram Somnath, Matteo Pariset, Ya-Ping Hsieh, Maria Rodriguez Martinez, Andreas Krause, Charlotte Bunne,
- Abstract要約: Diffusion Schr"odinger Bridges (DSBs) は、最近、異なる時間点における限界観測を通してダイナミクスを回復するための強力なフレームワークとして登場した。
これまで、DSBを解くための既存のアルゴリズムは、整列データの構造を活用できなかった。
本稿では,データアライメントを尊重しながらDSBを初めて解決する新しいアルゴリズム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）: 41.95944857946607
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Diffusion Schr\"odinger bridges (DSB) have recently emerged as a powerful framework for recovering stochastic dynamics via their marginal observations at different time points. Despite numerous successful applications, existing algorithms for solving DSBs have so far failed to utilize the structure of aligned data, which naturally arises in many biological phenomena. In this paper, we propose a novel algorithmic framework that, for the first time, solves DSBs while respecting the data alignment. Our approach hinges on a combination of two decades-old ideas: The classical Schr\"odinger bridge theory and Doob's $h$-transform. Compared to prior methods, our approach leads to a simpler training procedure with lower variance, which we further augment with principled regularization schemes. This ultimately leads to sizeable improvements across experiments on synthetic and real data, including the tasks of predicting conformational changes in proteins and temporal evolution of cellular differentiation processes.
- Abstract（参考訳）: Diffusion Schr\"odinger Bridges (DSB) は、最近、異なる時間点における限界観測を通して確率力学を回復するための強力なフレームワークとして登場した。
多くの応用が成功したにもかかわらず、DSBを解くための既存のアルゴリズムは、多くの生物学的現象で自然に発生する整列データの構造を利用できなかった。
本稿では,データアライメントを尊重しながらDSBを初めて解決する新しいアルゴリズムフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、古典的なシュリンガー橋理論とDoobの$h$-transformという2つの20年前のアイデアに基づいている。
従来の手法と比較して,本手法は分散度を下げた簡易な訓練手法を導出し,規則化方式をさらに強化する。
これは最終的に、タンパク質のコンフォメーション変化の予測や細胞分化過程の時間的進化を含む、合成データと実際のデータに関する実験において大きな改善をもたらす。
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