Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Diffusion Priors from Observations by Expectation Maximization

論文の概要: Learning Diffusion Priors from Observations by Expectation Maximization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13712v1
Date: Wed, 22 May 2024 15:04:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-24 23:45:08.015618
Title: Learning Diffusion Priors from Observations by Expectation Maximization
Title（参考訳）: 期待最大化による観測からの拡散先行学習
Authors: François Rozet, Gérôme Andry, François Lanusse, Gilles Louppe,
Abstract要約: 不完全および雑音のみから拡散モデルをトレーニングするための新しい予測最大化アルゴリズムを提案する。提案手法の一環として,非条件拡散モデルのための新しい後部サンプリング手法を提案し,動機づける。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.224769485481242
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Diffusion models recently proved to be remarkable priors for Bayesian inverse problems. However, training these models typically requires access to large amounts of clean data, which could prove difficult in some settings. In this work, we present a novel method based on the expectation-maximization algorithm for training diffusion models from incomplete and noisy observations only. Unlike previous works, our method leads to proper diffusion models, which is crucial for downstream tasks. As part of our method, we propose and motivate a new posterior sampling scheme for unconditional diffusion models. We present empirical evidence supporting the effectiveness of our method.
Abstract（参考訳）: 最近、拡散モデルはベイズ逆問題に顕著な先行性があることが証明された。しかしながら、これらのモデルのトレーニングは通常、大量のクリーンデータへのアクセスを必要とする。本研究では,不完全および雑音のみから拡散モデルを学習するための予測最大化アルゴリズムに基づく新しい手法を提案する。従来の手法とは異なり,本手法は下流タスクに不可欠である適切な拡散モデルに導かれる。本研究では,非条件拡散モデルに対する新しい後続サンプリング手法の提案と動機付けを行う。本手法の有効性を示す実証的証拠を提示する。

関連論文リスト

An Expectation-Maximization Algorithm for Training Clean Diffusion Models from Corrupted Observations [21.411327264448058]
本稿では, 予測最大化(EM)手法を提案し, 劣化した観測から拡散モデルを訓練する。本手法は, 既知拡散モデル(E-step)を用いた劣化データからのクリーン画像の再構成と, これらの再構成(M-step)に基づく拡散モデル重みの精製とを交互に行う。この反復過程は、学習された拡散モデルを真のクリーンなデータ分布に徐々に収束させる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-01T07:00:17Z)
Amortizing intractable inference in diffusion models for vision, language, and control [89.65631572949702]
本稿では,p(mathbfx)$以前の拡散生成モデルとブラックボックス制約,あるいは関数$r(mathbfx)$からなるモデルにおいて,データ上の後部サンプルである $mathbfxsim prm post(mathbfx)propto p(mathbfx)r(mathbfx)$について検討する。我々は,データフリー学習目標である相対軌道バランスの正しさを,サンプルから抽出した拡散モデルの訓練のために証明する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-31T16:18:46Z)
Improved off-policy training of diffusion samplers [93.66433483772055]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-07T18:51:49Z)
Guided Diffusion from Self-Supervised Diffusion Features [49.78673164423208]
ガイダンスは拡散モデルにおいて重要な概念として機能するが、その効果は追加のデータアノテーションや事前学習の必要性によって制限されることが多い。本稿では,拡散モデルからガイダンスを抽出するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-14T11:19:11Z)
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)
Fast Diffusion EM: a diffusion model for blind inverse problems with application to deconvolution [0.0]
現在の手法では、劣化が知られており、復元と多様性の点で印象的な結果をもたらすと仮定している。本研究では、これらのモデルの効率を活用し、復元された画像と未知のパラメータを共同で推定する。本手法は,拡散モデルから抽出したサンプルを用いて,問題の対数類似度を近似し,未知のモデルパラメータを推定する方法とを交互に比較する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-01T06:47:13Z)
A prior regularized full waveform inversion using generative diffusion models [0.5156484100374059]
フルウェーブフォームインバージョン(FWI)は高分解能地下モデル推定を提供する可能性がある。観測の限界、例えば、地域雑音、限られたショットや受信機、帯域制限データなどにより、FWIで所望の高解像度モデルを得るのは難しい。生成拡散モデルにより正規化されたFWIの新しいパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-22T10:10:34Z)
A Variational Perspective on Solving Inverse Problems with Diffusion Models [101.831766524264]
逆タスクは、データ上の後続分布を推測するものとして定式化することができる。しかし、拡散過程の非線形的かつ反復的な性質が後部を引き付けるため、拡散モデルではこれは困難である。そこで我々は,真の後続分布を近似する設計手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-07T23:00:47Z)
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)
Exploring Continual Learning of Diffusion Models [24.061072903897664]
拡散モデルの連続学習(CL)特性を評価する。我々は,拡散の時間経過にまたがる多様な行動を示す,忘れのダイナミクスに関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-27T15:52:14Z)
How Much is Enough? A Study on Diffusion Times in Score-based Generative Models [76.76860707897413]
現在のベストプラクティスは、フォワードダイナミクスが既知の単純なノイズ分布に十分に近づくことを確実にするために大きなTを提唱している。本稿では, 理想とシミュレーションされたフォワードダイナミクスのギャップを埋めるために補助モデルを用いて, 標準的な逆拡散過程を導出する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-10T15:09:46Z)

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。