論文の概要: Simulation-free Schr\"odinger bridges via score and flow matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03672v3
• Date: Mon, 11 Mar 2024 14:42:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 16:59:15.451231
• Title: Simulation-free Schr\"odinger bridges via score and flow matching
• Title（参考訳）: スコアとフローマッチングによるシュリンガーブリッジのシミュレーションフリー化
• Authors: Alexander Tong, Nikolay Malkin, Kilian Fatras, Lazar Atanackovic, Yanlei Zhang, Guillaume Huguet, Guy Wolf, Yoshua Bengio
• Abstract要約: シミュレーションフリースコアとフローマッチング([SF]$2$M)を提案する。 本手法は,拡散モデルのトレーニングに使用するスコアマッチング損失と,連続流のトレーニングに使用されるフローマッチング損失の両方を一般化する。 特に、[SF]$2$Mは、高次元の細胞動態を正確にモデル化し、既知の遺伝子制御ネットワークをシミュレートする最初の方法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.4231207928885
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present simulation-free score and flow matching ([SF]$^2$M), a simulation-free objective for inferring stochastic dynamics given unpaired samples drawn from arbitrary source and target distributions. Our method generalizes both the score-matching loss used in the training of diffusion models and the recently proposed flow matching loss used in the training of continuous normalizing flows. [SF]$^2$M interprets continuous-time stochastic generative modeling as a Schr\"odinger bridge problem. It relies on static entropy-regularized optimal transport, or a minibatch approximation, to efficiently learn the SB without simulating the learned stochastic process. We find that [SF]$^2$M is more efficient and gives more accurate solutions to the SB problem than simulation-based methods from prior work. Finally, we apply [SF]$^2$M to the problem of learning cell dynamics from snapshot data. Notably, [SF]$^2$M is the first method to accurately model cell dynamics in high dimensions and can recover known gene regulatory networks from simulated data. Our code is available in the TorchCFM package at https://github.com/atong01/conditional-flow-matching.
• Abstract（参考訳）: 任意の音源および対象分布から抽出された未ペア標本から確率力学を推定するシミュレーションフリーな目的であるシミュレーションフリースコアとフローマッチング([SF]$^2$M)を提案する。 本手法は,拡散モデルのトレーニングに使用するスコアマッチング損失と,連続正規化フローのトレーニングに使用されるフローマッチング損失の両方を一般化する。 [SF]$^2$Mは、連続時間確率的生成モデリングをシュリンガーブリッジ問題として解釈する。 学習確率過程をシミュレートすることなくSBを効率的に学習するために、静的エントロピー規則化された最適輸送(ミニバッチ近似)に依存する。 我々は, [SF]$^2$Mの方が効率が高く, 従来のシミュレーション手法よりもSB問題に対するより正確な解が得られることを示した。 最後に,スナップショットデータからセルダイナミクスを学習する問題に対して [SF]$^2$M を適用する。 特に、[SF]$^2$Mは、高次元の細胞動態を正確にモデル化し、シミュレーションデータから既知の遺伝子制御ネットワークを復元する最初の方法である。 私たちのコードは、https://github.com/atong01/conditional-flow-matchingのtorchcfmパッケージで利用可能です。

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