論文の概要: Conditional Stochastic Interpolation for Generative Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05579v1
• Date: Sat, 9 Dec 2023 13:53:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 19:59:59.789628
• Title: Conditional Stochastic Interpolation for Generative Learning
• Title（参考訳）: 生成学習のための条件確率補間
• Authors: Ding Huang, Jian Huang, Ting Li, and Guohao Shen
• Abstract要約: 条件分布学習のための条件拡散(CSI)手法を提案する。 条件付きスコア関数とドリフト関数の明示的な形式を,軽度条件下での条件付き期待値の観点から提示する。 ベンチマーク画像データセットを用いた画像生成におけるCSIの適用について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.0061421661196865
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a conditional stochastic interpolation (CSI) approach to learning conditional distributions. CSI learns probability flow equations or stochastic differential equations that transport a reference distribution to the target conditional distribution. This is achieved by first learning the drift function and the conditional score function based on conditional stochastic interpolation, which are then used to construct a deterministic process governed by an ordinary differential equation or a diffusion process for conditional sampling. In our proposed CSI model, we incorporate an adaptive diffusion term to address the instability issues arising during the training process. We provide explicit forms of the conditional score function and the drift function in terms of conditional expectations under mild conditions, which naturally lead to an nonparametric regression approach to estimating these functions. Furthermore, we establish non-asymptotic error bounds for learning the target conditional distribution via conditional stochastic interpolation in terms of KL divergence, taking into account the neural network approximation error. We illustrate the application of CSI on image generation using a benchmark image dataset.
• Abstract（参考訳）: 条件分布学習のための条件確率補間法(CSI)を提案する。 CSIは、基準分布を目標条件分布に伝達する確率フロー方程式または確率微分方程式を学習する。 これはまず条件付き確率補間に基づいてドリフト関数と条件付きスコア関数を学習し、通常の微分方程式や条件付きサンプリングのための拡散過程によって支配される決定論的過程を構築するために使われる。 提案するcsiモデルでは,学習中に発生する不安定性問題に対処するために適応拡散項を導入する。 条件付きスコア関数とドリフト関数の明示的な形式を軽度条件下での条件付き期待値で提供し、これらの関数を推定する非パラメトリック回帰アプローチを自然に導く。 さらに,kl発散の観点から条件付き確率補間により目標条件分布を学習するために,ニューラルネットワーク近似誤差を考慮した非漸近誤差境界を確立する。 ベンチマーク画像データセットを用いた画像生成におけるCSIの適用について述べる。

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