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。
関連論文リスト
- Amortized Posterior Sampling with Diffusion Prior Distillation [55.03585818289934]
逆問題の解法として, 後方分布からのサンプルの変分推論手法を提案する。
本手法はユークリッド空間の標準信号や多様体上の信号に適用可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-25T09:53:12Z) - Understanding Reinforcement Learning-Based Fine-Tuning of Diffusion Models: A Tutorial and Review [63.31328039424469]
このチュートリアルは、下流の報酬関数を最適化するための微調整拡散モデルのための方法を網羅的に調査する。
PPO,微分可能最適化,報酬重み付きMLE,値重み付きサンプリング,経路整合性学習など,様々なRLアルゴリズムの適用について説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-18T17:35:32Z) - New algorithms for sampling and diffusion models [0.0]
本稿では,未知分布を持つ拡散生成モデルのための新しいサンプリング手法と新しいアルゴリズムを提案する。
我々のアプローチは、拡散生成モデルにおいて広く採用されている逆拡散過程の概念に着想を得たものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-14T02:30:04Z) - A Diffusion Model Framework for Unsupervised Neural Combinatorial Optimization [7.378582040635655]
現在のディープラーニングアプローチは、正確なサンプル確率を生み出す生成モデルに依存している。
この研究は、この制限を解除し、高度に表現力のある潜在変数モデルを採用する可能性を開放する手法を導入する。
我々は,データフリーなコンビネーション最適化におけるアプローチを実験的に検証し,幅広いベンチマーク問題に対して新しい最先端の手法を実現することを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-03T17:55:02Z) - Consistent Diffusion Meets Tweedie: Training Exact Ambient Diffusion Models with Noisy Data [74.2507346810066]
アンビエント拡散(アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散、アンビエント拡散
本稿では,ノイズの多い学習データのみを考慮し,故障のない分布から確実にサンプルを採取する拡散モデルのトレーニングのための最初のフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-20T14:22:12Z) - Enhancing Score-Based Sampling Methods with Ensembles [0.0]
生成拡散モデルと以前に導入されたF"ollmer sampler"との関係を強調する。
我々は,低次元から中次元のサンプリング問題を含む様々な例を通して,アンサンブル戦略の有効性を実証する。
本研究は,勾配が不可能な状況において,複雑な確率分布をモデル化するためのアンサンブル戦略の可能性を明らかにするものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-31T01:51:29Z) - Unsupervised Discovery of Interpretable Directions in h-space of
Pre-trained Diffusion Models [63.1637853118899]
本稿では,事前学習した拡散モデルのh空間における解釈可能な方向を特定するための,教師なしおよび学習に基づく最初の手法を提案する。
我々は、事前訓練された拡散モデルのh-スペースで動作するシフト制御モジュールを用いて、サンプルをシフトしたバージョンに操作する。
それらを共同で最適化することで、モデルは自然に絡み合った、解釈可能な方向を発見する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-15T18:44:30Z) - Observation-Guided Diffusion Probabilistic Models [41.749374023639156]
観測誘導拡散確率モデル(OGDM)と呼ばれる新しい拡散に基づく画像生成法を提案する。
本手法は,観測プロセスの指導をマルコフ連鎖と統合することにより,トレーニング目標を再構築する。
本研究では,強力な拡散モデルベースライン上での多様な推論手法を用いたトレーニングアルゴリズムの有効性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-06T06:29:06Z) - Score-based Source Separation with Applications to Digital Communication
Signals [72.6570125649502]
拡散モデルを用いた重畳音源の分離手法を提案する。
高周波(RF)システムへの応用によって、我々は、基礎となる離散的な性質を持つ情報源に興味を持っている。
提案手法は,最近提案されたスコア蒸留サンプリング方式のマルチソース拡張と見なすことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-26T04:12:40Z) - Towards Controllable Diffusion Models via Reward-Guided Exploration [15.857464051475294]
強化学習(RL)による拡散モデルの学習段階を導く新しい枠組みを提案する。
RLは、政策そのものではなく、指数スケールの報酬に比例したペイオフ分布からのサンプルによる政策勾配を計算することができる。
3次元形状と分子生成タスクの実験は、既存の条件拡散モデルよりも大幅に改善されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-14T13:51:26Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。