論文の概要: Conditional Stochastic Interpolation for Generative Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05579v2
• Date: Tue, 27 Aug 2024 02:23:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 19:58:52.924004
• 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, Guohao Shen,
• Abstract要約: 本研究では条件分布を学習するための条件条件付き条件付き(CSI)手法を提案する。 条件予測の観点から条件ドリフトとスコア関数の明示的な表現を導出する。 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) method for learning conditional distributions. CSI is based on estimating probability flow equations or stochastic differential equations that transport a reference distribution to the target conditional distribution. This is achieved by first learning the conditional drift and score functions based on CSI, 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 approach, we incorporate an adaptive diffusion term to address the instability issues arising in the diffusion process. We derive explicit expressions of the conditional drift and score functions in terms of conditional expectations, which naturally lead to an nonparametric regression approach to estimating these functions. Furthermore, we establish nonasymptotic error bounds for learning the target conditional distribution. We illustrate the application of CSI on image generation using a benchmark image dataset.
• Abstract（参考訳）: 条件分布を学習する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推定する。 これは、まずCSIに基づいて条件ドリフトとスコア関数を学習し、通常の微分方程式や条件サンプリング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のに使用される。 提案手法では,拡散過程に生じる不安定性問題に適応拡散項を組み込む。 条件付きドリフトとスコア関数の明示的な表現を条件付き期待の観点から導き、自然にこれらの関数を推定するための非パラメトリック回帰アプローチを導出する。 さらに,対象条件分布を学習するための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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