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。

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