論文の概要: Convergence Analysis of Discrete Diffusion Model: Exact Implementation through Uniformization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08095v2
• Date: Wed, 14 Feb 2024 05:30:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-15 11:53:53.680196
• Title: Convergence Analysis of Discrete Diffusion Model: Exact Implementation through Uniformization
• Title（参考訳）: 離散拡散モデルの収束解析:一様化による厳密な実装
• Authors: Hongrui Chen, Lexing Ying
• Abstract要約: 連続マルコフ連鎖の均一化を利用したアルゴリズムを導入し、ランダムな時間点の遷移を実装した。 我々の結果は、$mathbbRd$における拡散モデルの最先端の成果と一致し、さらに$mathbbRd$設定と比較して離散拡散モデルの利点を浮き彫りにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.535229185525353
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have achieved huge empirical success in data generation tasks. Recently, some efforts have been made to adapt the framework of diffusion models to discrete state space, providing a more natural approach for modeling intrinsically discrete data, such as language and graphs. This is achieved by formulating both the forward noising process and the corresponding reversed process as Continuous Time Markov Chains (CTMCs). In this paper, we investigate the theoretical properties of the discrete diffusion model. Specifically, we introduce an algorithm leveraging the uniformization of continuous Markov chains, implementing transitions on random time points. Under reasonable assumptions on the learning of the discrete score function, we derive Total Variation distance and KL divergence guarantees for sampling from any distribution on a hypercube. Our results align with state-of-the-art achievements for diffusion models in $\mathbb{R}^d$ and further underscore the advantages of discrete diffusion models in comparison to the $\mathbb{R}^d$ setting.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルはデータ生成タスクで大きな経験的成功を収めた。 近年、拡散モデルのフレームワークを離散状態空間に適応させ、言語やグラフのような本質的に離散的なデータをモデリングするためのより自然なアプローチを提供している。 これは前処理とそれに対応する逆処理の両方をCTMC(Continuous Time Markov Chains)として定式化する。 本稿では,離散拡散モデルの理論的性質について考察する。 具体的には,連続マルコフ連鎖の一様化を利用したアルゴリズムを導入し,ランダムな時間点上の遷移を実装した。 離散スコア関数の学習に関する合理的な仮定の下で、超キューブ上の任意の分布からサンプリングするためのトータル変分距離とKL発散保証を導出する。 この結果は,$\mathbb{r}^d$ における拡散モデルの最先端の成果と一致し,$\mathbb{r}^d$ 設定と比較して離散拡散モデルの利点を更に強調する。

関連論文リスト

• Fine-Tuning Discrete Diffusion Models via Reward Optimization with Applications to DNA and Protein Design [56.957070405026194]
  拡散モデルにより生成された軌道全体を通して報酬の直接バックプロパゲーションを可能にするアルゴリズムを提案する。 DRAKESは自然に似ており、高い報酬をもたらすシーケンスを生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T15:10:13Z)
• Distillation of Discrete Diffusion through Dimensional Correlations [21.078500510691747]
  離散拡散における「ミクチャー」モデルは、拡張性を維持しながら次元相関を扱える。 CIFAR-10データセットで事前学習した連続時間離散拡散モデルを蒸留することにより,提案手法が実際に動作することを実証的に実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T10:53:03Z)
• How Discrete and Continuous Diffusion Meet: Comprehensive Analysis of Discrete Diffusion Models via a Stochastic Integral Framework [11.71206628091551]
  L'evy型積分に基づく離散拡散モデルの誤差解析のための包括的フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、離散拡散モデルにおける現在の理論結果を統一し、強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T16:59:29Z)
• Convergence of Score-Based Discrete Diffusion Models: A Discrete-Time Analysis [56.442307356162864]
  連続時間マルコフ連鎖(CTMC)に基づくスコアベース離散拡散モデルの理論的側面について検討する。 本稿では,事前定義された時間点におけるスコア推定値を利用する離散時間サンプリングアルゴリズムを一般状態空間$[S]d$に導入する。 我々の収束解析はジルサノフ法を用いて離散スコア関数の重要な性質を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T09:07:13Z)
• On the Trajectory Regularity of ODE-based Diffusion Sampling [79.17334230868693]
  拡散に基づく生成モデルは微分方程式を用いて、複素データ分布と抽出可能な事前分布の間の滑らかな接続を確立する。 本稿では,拡散モデルのODEに基づくサンプリングプロセスにおいて,いくつかの興味深い軌道特性を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-18T15:59:41Z)
• Fast Sampling via Discrete Non-Markov Diffusion Models [49.598085130313514]
  離散データ生成のための高速化された逆サンプリングを許容する離散非マルコフ拡散モデルを提案する。 提案手法は, ニューラルネットワークに対する関数評価の回数を大幅に削減し, サンプリング処理を高速化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T18:14:11Z)
• A Geometric Perspective on Diffusion Models [57.27857591493788]
  本稿では,人気のある分散拡散型SDEのODEに基づくサンプリングについて検討する。 我々は、最適なODEベースのサンプリングと古典的な平均シフト(モード探索)アルゴリズムの理論的関係を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T15:33:16Z)
• Blackout Diffusion: Generative Diffusion Models in Discrete-State Spaces [0.0]
  前方拡散過程における任意の離散状態マルコフ過程の理論的定式化を開発する。 例えばBlackout Diffusion'は、ノイズからではなく、空のイメージからサンプルを生成することを学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T16:24:12Z)
• Score-based Continuous-time Discrete Diffusion Models [102.65769839899315]
  連続時間マルコフ連鎖を介して逆過程が認知されるマルコフジャンププロセスを導入することにより、拡散モデルを離散変数に拡張する。 条件境界分布の単純なマッチングにより、偏りのない推定器が得られることを示す。 提案手法の有効性を,合成および実世界の音楽と画像のベンチマークで示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-30T05:33:29Z)

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。