論文の概要: Diffusion Generative Flow Samplers: Improving learning signals through partial trajectory optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02679v2
• Date: Wed, 20 Dec 2023 22:09:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 18:23:25.234634
• Title: Diffusion Generative Flow Samplers: Improving learning signals through partial trajectory optimization
• Title（参考訳）: 拡散生成フローサンプリング:部分軌道最適化による学習信号の改善
• Authors: Dinghuai Zhang, Ricky T. Q. Chen, Cheng-Hao Liu, Aaron Courville, Yoshua Bengio
• Abstract要約: Diffusion Generative Flow Samplers (DGFS) はサンプルベースのフレームワークであり、学習プロセスを短い部分的軌道セグメントに分解することができる。 生成フローネットワーク(GFlowNets)のための理論から着想を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.21285093582446
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We tackle the problem of sampling from intractable high-dimensional density functions, a fundamental task that often appears in machine learning and statistics. We extend recent sampling-based approaches that leverage controlled stochastic processes to model approximate samples from these target densities. The main drawback of these approaches is that the training objective requires full trajectories to compute, resulting in sluggish credit assignment issues due to use of entire trajectories and a learning signal present only at the terminal time. In this work, we present Diffusion Generative Flow Samplers (DGFS), a sampling-based framework where the learning process can be tractably broken down into short partial trajectory segments, via parameterizing an additional "flow function". Our method takes inspiration from the theory developed for generative flow networks (GFlowNets), allowing us to make use of intermediate learning signals. Through various challenging experiments, we demonstrate that DGFS achieves more accurate estimates of the normalization constant than closely-related prior methods.
• Abstract（参考訳）: 機械学習や統計学でよく見られる基本課題である,難解な高次元密度関数からのサンプリング問題に取り組む。 対象密度から近似サンプルをモデル化するために,制御確率過程を利用した最近のサンプリングベースアプローチを拡張する。 これらのアプローチの主な欠点は、トレーニング対象が計算に完全な軌道を必要とすることであり、結果として、全軌道と終端時間のみに存在する学習信号の使用によるクレジット割り当ての問題が緩やかになる。 そこで本研究では, 学習過程を比較的短い部分的軌道セグメントに分割し, 追加の「フロー関数」をパラメータ化できるサンプリングベースフレームワークである拡散生成フローサンプラー(dgfs)を提案する。 本手法は,生成フローネットワーク(gflownets)で開発された理論に着想を得て,中間学習信号の利用を可能にした。 様々な挑戦的な実験を通して、DGFSは密接な関係を持つ先行手法よりも正確な正規化定数の推定を達成できることを示した。

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