論文の概要: Improved off-policy training of diffusion samplers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05098v3
• Date: Sun, 26 May 2024 18:06:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 07:34:54.448190
• Title: Improved off-policy training of diffusion samplers
• Title（参考訳）: 拡散サンプリング器の非政治訓練の改善
• Authors: Marcin Sendera, Minsu Kim, Sarthak Mittal, Pablo Lemos, Luca Scimeca, Jarrid Rector-Brooks, Alexandre Adam, Yoshua Bengio, Nikolay Malkin,
• Abstract要約: 本研究では,非正規化密度やエネルギー関数を持つ分布からサンプルを抽出する拡散モデルの訓練問題について検討する。 シミュレーションに基づく変分法や非政治手法など,拡散構造推論手法のベンチマークを行った。 我々の結果は、過去の研究の主張に疑問を投げかけながら、既存のアルゴリズムの相対的な利点を浮き彫りにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.66433483772055
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the problem of training diffusion models to sample from a distribution with a given unnormalized density or energy function. We benchmark several diffusion-structured inference methods, including simulation-based variational approaches and off-policy methods (continuous generative flow networks). Our results shed light on the relative advantages of existing algorithms while bringing into question some claims from past work. We also propose a novel exploration strategy for off-policy methods, based on local search in the target space with the use of a replay buffer, and show that it improves the quality of samples on a variety of target distributions. Our code for the sampling methods and benchmarks studied is made public at https://github.com/GFNOrg/gfn-diffusion as a base for future work on diffusion models for amortized inference.
• Abstract（参考訳）: 与えられた非正規化密度やエネルギー関数を持つ分布からサンプルを採取するための拡散モデルの訓練問題について検討する。 本稿では,シミュレーションに基づく変分法や非政治的手法(連続生成フローネットワーク)など,拡散構造推論手法のベンチマークを行った。 我々の結果は、過去の研究の主張に疑問を投げかけながら、既存のアルゴリズムの相対的な利点を浮き彫りにした。 また、リプレイバッファを用いて、ターゲット空間の局所探索に基づいて、オフ政治手法の新たな探索手法を提案し、様々なターゲット分布におけるサンプルの品質を向上させることを示す。 分析手法とベンチマークのコードはhttps://github.com/GFNOrg/gfn-diffusionで公開されている。

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