論文の概要: Physics-Informed Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14404v2
• Date: Thu, 23 May 2024 09:34:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-25 05:59:52.794707
• Title: Physics-Informed Diffusion Models
• Title（参考訳）: 物理インフォームド拡散モデル
• Authors: Jan-Hendrik Bastek, WaiChing Sun, Dennis M. Kochmann,
• Abstract要約: 本稿では,モデル学習中に生成されたサンプルに対して,基礎となる制約の拡散モデルに通知する枠組みを提案する。 提案手法は, 提案した制約付きサンプルのアライメントを改良し, 既存手法を著しく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative models such as denoising diffusion models are quickly advancing their ability to approximate highly complex data distributions. They are also increasingly leveraged in scientific machine learning, where samples from the implied data distribution are expected to adhere to specific governing equations. We present a framework to inform denoising diffusion models of underlying constraints on such generated samples during model training. Our approach improves the alignment of the generated samples with the imposed constraints and significantly outperforms existing methods without affecting inference speed. Additionally, our findings suggest that incorporating such constraints during training provides a natural regularization against overfitting. Our framework is easy to implement and versatile in its applicability for imposing equality and inequality constraints as well as auxiliary optimization objectives.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルのような生成モデルは、非常に複雑なデータ分布を近似する能力が急速に進歩している。 科学的な機械学習にも活用され、インプリートされたデータ分布のサンプルは特定の支配方程式に従うことが期待されている。 本稿では,モデル学習中に生成したサンプルに対する基礎的制約について,拡散モデルに通知する枠組みを提案する。 提案手法は, 提案した制約付きサンプルのアライメントを改善し, 推論速度に影響を与えることなく, 既存の手法を著しく上回っている。 さらに,トレーニング中にこのような制約を組み込むことで,過剰適合に対する自然な規則化が期待できる。 我々のフレームワークは、等式制約や不等式制約を課し、補助最適化の目的を課すための適用性において、実装が容易で、多用途である。

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