論文の概要: Convergence Analysis of Flow Matching in Latent Space with Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02538v1
• Date: Wed, 3 Apr 2024 07:50:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 18:10:13.054318
• Title: Convergence Analysis of Flow Matching in Latent Space with Transformers
• Title（参考訳）: 変圧器を用いた潜時空間流れの収束解析
• Authors: Yuling Jiao, Yanming Lai, Yang Wang, Bokai Yan,
• Abstract要約: 本稿では,ODEに基づく生成モデル,特にフローマッチングに関する理論的収束保証について述べる。 トレーニング済みのオートエンコーダネットワークを用いて、高次元の原入力を低次元の潜在空間にマッピングし、トランスフォーマーネットワークをトレーニングし、標準正規分布から目標潜在分布への変換速度場を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.069772598731282
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present theoretical convergence guarantees for ODE-based generative models, specifically flow matching. We use a pre-trained autoencoder network to map high-dimensional original inputs to a low-dimensional latent space, where a transformer network is trained to predict the velocity field of the transformation from a standard normal distribution to the target latent distribution. Our error analysis demonstrates the effectiveness of this approach, showing that the distribution of samples generated via estimated ODE flow converges to the target distribution in the Wasserstein-2 distance under mild and practical assumptions. Furthermore, we show that arbitrary smooth functions can be effectively approximated by transformer networks with Lipschitz continuity, which may be of independent interest.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ODEに基づく生成モデル,特にフローマッチングに関する理論的収束保証について述べる。 トレーニング済みのオートエンコーダネットワークを用いて、高次元の原入力を低次元の潜在空間にマッピングし、トランスフォーマーネットワークをトレーニングし、標準正規分布から目標潜在分布への変換速度場を予測する。 提案手法の誤差解析により, 提案手法の有効性を実証し, 推定ODEフローにより生成された試料の分布が, 軽度かつ実用的な仮定の下で, ワッサーシュタイン2距離の目標分布に収束することを示した。 さらに、任意の滑らかな関数は、独立な関心を持つかもしれないリプシッツ連続性を持つ変圧器ネットワークによって効果的に近似できることを示す。

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