論文の概要: STANLEY: Stochastic Gradient Anisotropic Langevin Dynamics for Learning
Energy-Based Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12667v1
- Date: Thu, 19 Oct 2023 11:55:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-20 15:35:42.737171
- Title: STANLEY: Stochastic Gradient Anisotropic Langevin Dynamics for Learning
Energy-Based Models
- Title（参考訳）: STANLEY:エネルギーモデル学習のための確率勾配異方性ランゲインダイナミクス
- Authors: Belhal Karimi, Jianwen Xie, Ping Li
- Abstract要約: エネルギーベースモデル(EBM)のためのエンドツーエンド学習アルゴリズムを提案する。
本稿では、異方性段差と勾配インフォームド共分散行列に基づく新しい高次元サンプリング法を提案する。
提案手法,すなわちSTANLEYは,新しいMCMC法を用いてエネルギーベースモデルを学習するための最適化アルゴリズムである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.031470884141775
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose in this paper, STANLEY, a STochastic gradient ANisotropic LangEvin
dYnamics, for sampling high dimensional data. With the growing efficacy and
potential of Energy-Based modeling, also known as non-normalized probabilistic
modeling, for modeling a generative process of different natures of high
dimensional data observations, we present an end-to-end learning algorithm for
Energy-Based models (EBM) with the purpose of improving the quality of the
resulting sampled data points. While the unknown normalizing constant of EBMs
makes the training procedure intractable, resorting to Markov Chain Monte Carlo
(MCMC) is in general a viable option. Realizing what MCMC entails for the EBM
training, we propose in this paper, a novel high dimensional sampling method,
based on an anisotropic stepsize and a gradient-informed covariance matrix,
embedded into a discretized Langevin diffusion. We motivate the necessity for
an anisotropic update of the negative samples in the Markov Chain by the
nonlinearity of the backbone of the EBM, here a Convolutional Neural Network.
Our resulting method, namely STANLEY, is an optimization algorithm for training
Energy-Based models via our newly introduced MCMC method. We provide a
theoretical understanding of our sampling scheme by proving that the sampler
leads to a geometrically uniformly ergodic Markov Chain. Several image
generation experiments are provided in our paper to show the effectiveness of
our method.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,高次元データをサンプリングするための確率勾配異方性ランジュバンダイナミクスであるstanleyを提案する。
高次元データ観測の異なる性質の生成過程をモデル化するための非正規化確率モデル(non-normalized probabilistic modeling)としても知られるエネルギーベースモデリング(EBM)の有効性と可能性の増大により,得られたサンプルデータ点の品質向上を目的とした,エネルギーベースモデル(EBM)のエンドツーエンド学習アルゴリズムを提案する。
ebmsの未知の正規化定数はトレーニング手順を難解にするが、マルコフ連鎖モンテカルロ (mcmc) への依存は一般に有効な選択肢である。
そこで本論文では,mcmcがebmのトレーニングに必要なことを認識し,異方性ステップズと勾配変形共分散行列に基づく新しい高次元サンプリング法を提案する。
我々は,ESMの背骨の非線形性によるマルコフ連鎖の負のサンプルの異方性更新の必要性を,畳み込みニューラルネットワークで示している。
提案手法,すなわちSTANLEYは,新しいMCMC法を用いてエネルギーベースモデルを学習するための最適化アルゴリズムである。
我々は,サンプリングが幾何学的に一様にエルゴードマルコフ連鎖に繋がることを示すことにより,サンプリングスキームを理論的に理解する。
本手法の有効性を示すため,いくつかの画像生成実験を行った。
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