論文の概要: Diffeomorphic Measure Matching with Kernels for Generative Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08077v1
- Date: Mon, 12 Feb 2024 21:44:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-14 17:30:19.339836
- Title: Diffeomorphic Measure Matching with Kernels for Generative Modeling
- Title（参考訳）: ジェネレーティブモデリングのためのカーネルとの拡散型計測
- Authors: Biraj Pandey, Bamdad Hosseini, Pau Batlle, and Houman Owhadi
- Abstract要約: 本稿では、常微分方程式(ODE)と再生成ケルネルヒルベルト空間(RKHS)を用いて、最小分散生成モデリングおよびサンプリングに向けた確率測度を伝達するための枠組みを提案する。
提案手法の理論的解析を行い,モデルの複雑さ,トレーニングセット内のサンプル数,モデルの誤識別という観点から,事前誤差境界を与える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2058600649065618
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This article presents a general framework for the transport of probability
measures towards minimum divergence generative modeling and sampling using
ordinary differential equations (ODEs) and Reproducing Kernel Hilbert Spaces
(RKHSs), inspired by ideas from diffeomorphic matching and image registration.
A theoretical analysis of the proposed method is presented, giving a priori
error bounds in terms of the complexity of the model, the number of samples in
the training set, and model misspecification. An extensive suite of numerical
experiments further highlights the properties, strengths, and weaknesses of the
method and extends its applicability to other tasks, such as conditional
simulation and inference.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,正規微分方程式 (odes) と再生成核ヒルベルト空間 (rkhss) を用いた最小発散生成モデリングおよびサンプリングへの確率測度の移動に関する一般的な枠組みについて述べる。
提案手法の理論的解析を行い,モデルの複雑さ,トレーニングセット内のサンプル数,モデルの誤識別という観点から,事前誤差境界を与える。
広範な数値実験は、この手法の特性、強度、弱点をさらに強調し、条件付きシミュレーションや推論など他のタスクにも適用性を広げている。
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