論文の概要: The Score-Difference Flow for Implicit Generative Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12906v1
• Date: Tue, 25 Apr 2023 15:21:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-26 20:05:38.393074
• Title: The Score-Difference Flow for Implicit Generative Modeling
• Title（参考訳）: インプシット生成モデルのためのスコア差流
• Authors: Romann M. Weber
• Abstract要約: Inlicit Generative Modelingは、対象データ分布と一致する合成データのサンプルを作成することを目的としている。 最近の研究は、合成音源データをターゲット分布へプッシュする観点から、IGG問題にアプローチしている。 任意のターゲット分布とソース分布のスコア差を,Kulback-Leibler分散を最適に低減するフローとして導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.309716118537215
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Implicit generative modeling (IGM) aims to produce samples of synthetic data matching the characteristics of a target data distribution. Recent work (e.g. score-matching networks, diffusion models) has approached the IGM problem from the perspective of pushing synthetic source data toward the target distribution via dynamical perturbations or flows in the ambient space. We introduce the score difference (SD) between arbitrary target and source distributions as a flow that optimally reduces the Kullback-Leibler divergence between them while also solving the Schr\"odinger bridge problem. We apply the SD flow to convenient proxy distributions, which are aligned if and only if the original distributions are aligned. We demonstrate the formal equivalence of this formulation to denoising diffusion models under certain conditions. However, unlike diffusion models, SD flow places no restrictions on the prior distribution. We also show that the training of generative adversarial networks includes a hidden data-optimization sub-problem, which induces the SD flow under certain choices of loss function when the discriminator is optimal. As a result, the SD flow provides a theoretical link between model classes that, taken together, address all three challenges of the "generative modeling trilemma": high sample quality, mode coverage, and fast sampling.
• Abstract（参考訳）: 暗黙的生成モデリング(igm)は、ターゲットデータ分布の特性にマッチする合成データのサンプルを作成することを目的としている。 最近の研究(例えばスコアマッチングネットワーク、拡散モデル)は、動的摂動や周囲空間の流れを通じて、合成音源データを目標分布へ押し上げるという観点から、igm問題にアプローチしている。 We introduce the score difference (SD) between arbitrary target and source distributions as a flow that optimally reduces the Kullback-Leibler divergence between them while also solving the Schr\"odinger bridge problem. We apply the SD flow to convenient proxy distributions, which are aligned if and only if the original distributions are aligned. We demonstrate the formal equivalence of this formulation to denoising diffusion models under certain conditions. However, unlike diffusion models, SD flow places no restrictions on the prior distribution. We also show that the training of generative adversarial networks includes a hidden data-optimization sub-problem, which induces the SD flow under certain choices of loss function when the discriminator is optimal. As a result, the SD flow provides a theoretical link between model classes that, taken together, address all three challenges of the "generative modeling trilemma": high sample quality, mode coverage, and fast sampling.

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