論文の概要: Operator-informed score matching for Markov diffusion models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09084v1
- Date: Thu, 13 Jun 2024 13:07:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-14 17:54:00.196863
- Title: Operator-informed score matching for Markov diffusion models
- Title(参考訳): マルコフ拡散モデルに対する演算子インフォームドスコアマッチング
- Authors: Zheyang Shen, Chris J. Oates,
- Abstract要約: 本稿では、マルコフ拡散モデルが他の種類の拡散モデルよりも有利であり、関連する演算子をトレーニングプロセスを改善するために利用することができることを論じる。
低次元と高次元の拡散モデルの両方で容易に実装可能な分散低減手法である演算子インフォームドスコアマッチングを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.153690483716481
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Diffusion models are typically trained using score matching, yet score matching is agnostic to the particular forward process that defines the model. This paper argues that Markov diffusion models enjoy an advantage over other types of diffusion model, as their associated operators can be exploited to improve the training process. In particular, (i) there exists an explicit formal solution to the forward process as a sequence of time-dependent kernel mean embeddings; and (ii) the derivation of score-matching and related estimators can be streamlined. Building upon (i), we propose Riemannian diffusion kernel smoothing, which ameliorates the need for neural score approximation, at least in the low-dimensional context; Building upon (ii), we propose operator-informed score matching, a variance reduction technique that is straightforward to implement in both low- and high-dimensional diffusion modeling and is demonstrated to improve score matching in an empirical proof-of-concept.
- Abstract(参考訳): 拡散モデルは一般にスコアマッチングを用いて訓練されるが、スコアマッチングはモデルを定義する特定のフォワードプロセスとは無関係である。
本稿では、マルコフ拡散モデルが他の種類の拡散モデルよりも有利であり、関連する演算子をトレーニングプロセスを改善するために利用することができることを論じる。
特に
i) 時間に依存したカーネル平均埋め込みのシーケンスとして、フォワードプロセスに対する明示的な公式な解が存在すること。
(II)スコアマッチングと関連する推定器の導出を合理化することができる。
建築
(i)我々は、少なくとも低次元の文脈において、神経スコア近似の必要性を改善するリーマン拡散核平滑化(Riemannian diffusion kernel smoothing)を提案する。
本研究では,低次元と高次元の拡散モデルの両方で容易に実装できる分散還元手法である演算子インフォームドスコアマッチングを提案し,実証的な概念実証において,スコアマッチングを改善することを実証した。
関連論文リスト
- Reward-Directed Score-Based Diffusion Models via q-Learning [8.725446812770791]
生成AIのための連続時間スコアベース拡散モデルのトレーニングのための新しい強化学習(RL)法を提案する。
我々の定式化は、ノイズ摂動データ分布の未知のスコア関数に対する事前学習モデルを含まない。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-07T13:55:45Z) - Spatially-Aware Diffusion Models with Cross-Attention for Global Field Reconstruction with Sparse Observations [1.371691382573869]
フィールド再構成タスクにおけるスコアベース拡散モデルの開発と拡張を行う。
本研究では,観測領域と観測領域の間のトラクタブルマッピングを構築するための条件符号化手法を提案する。
本研究では, モデルが再現可能かどうかを把握し, 融合結果の精度を向上する能力を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-30T19:46:23Z) - Theoretical Insights for Diffusion Guidance: A Case Study for Gaussian
Mixture Models [59.331993845831946]
拡散モデルは、所望の特性に向けてサンプル生成を操るために、スコア関数にタスク固有の情報を注入することの恩恵を受ける。
本稿では,ガウス混合モデルの文脈における拡散モデルに対する誘導の影響を理解するための最初の理論的研究を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-03T23:15:48Z) - Analyzing Neural Network-Based Generative Diffusion Models through Convex Optimization [45.72323731094864]
本稿では,2層ニューラルネットワークを用いた拡散モデル解析のための理論的枠組みを提案する。
我々は,1つの凸プログラムを解くことで,スコア予測のための浅層ニューラルネットワークのトレーニングが可能であることを証明した。
本結果は, ニューラルネットワークに基づく拡散モデルが漸近的でない環境で何を学習するかを, 正確に評価するものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-03T00:20:25Z) - Variance-Preserving-Based Interpolation Diffusion Models for Speech
Enhancement [53.2171981279647]
本稿では,VP-および分散拡散(VE)に基づく拡散法の両方をカプセル化するフレームワークを提案する。
本研究では,拡散モデルで発生する一般的な困難を解析し,性能の向上とモデルトレーニングの容易化を図る。
我々は,提案手法の有効性を示すために,公開ベンチマークを用いたいくつかの手法によるモデルの評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-14T14:22:22Z) - Reflected Diffusion Models [93.26107023470979]
本稿では,データのサポートに基づいて進化する反射微分方程式を逆転する反射拡散モデルを提案する。
提案手法は,一般化されたスコアマッチング損失を用いてスコア関数を学習し,標準拡散モデルの主要成分を拡張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-10T17:54:38Z) - Score Approximation, Estimation and Distribution Recovery of Diffusion
Models on Low-Dimensional Data [68.62134204367668]
本稿では,未知の低次元線形部分空間上でデータをサポートする場合の拡散モデルのスコア近似,推定,分布回復について検討する。
適切に選択されたニューラルネットワークアーキテクチャでは、スコア関数を正確に近似し、効率的に推定することができる。
推定スコア関数に基づいて生成された分布は、データ幾何学構造を捕捉し、データ分布の近傍に収束する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-14T17:02:35Z) - Learning Data Representations with Joint Diffusion Models [20.25147743706431]
データの合成と分類を可能にする統合機械学習モデルは、多くの場合、それらのタスク間の不均一なパフォーマンスを提供するか、トレーニングが不安定である。
それらの目的間のパラメータ化を共用した安定な連立エンドツーエンドトレーニングを可能にする分類器を用いて,バニラ拡散モデルを拡張した。
結果として得られた共同拡散モデルは、評価された全てのベンチマークにおいて、分類と生成品質の両方の観点から、最近の最先端のハイブリッド手法よりも優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-31T13:29:19Z) - 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) - 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。
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。