論文の概要: Towards understanding Diffusion Models (on Graphs)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00374v1
• Date: Sat, 31 Aug 2024 07:40:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 15:08:42.484893
• Title: Towards understanding Diffusion Models (on Graphs)
• Title（参考訳）: 拡散モデル(グラフ)の理解に向けて
• Authors: Solveig Klepper,
• Abstract要約: 拡散モデルは、その根底にある原則に固有の洞察を与える。 我々は、最も顕著なアプローチの概要を示し、それらの顕著な類似点に注意を向ける。 本研究の目的は,拡散モデルの理解を深め,グラフ機械学習への応用を長期にわたって進めることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Diffusion models have emerged from various theoretical and methodological perspectives, each offering unique insights into their underlying principles. In this work, we provide an overview of the most prominent approaches, drawing attention to their striking analogies -- namely, how seemingly diverse methodologies converge to a similar mathematical formulation of the core problem. While our ultimate goal is to understand these models in the context of graphs, we begin by conducting experiments in a simpler setting to build foundational insights. Through an empirical investigation of different diffusion and sampling techniques, we explore three critical questions: (1) What role does noise play in these models? (2) How significantly does the choice of the sampling method affect outcomes? (3) What function is the neural network approximating, and is high complexity necessary for optimal performance? Our findings aim to enhance the understanding of diffusion models and in the long run their application in graph machine learning.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは様々な理論的・方法論的な視点から生まれ、それぞれが基礎となる原理について独自の洞察を与えている。 この研究において、最も顕著なアプローチの概要を述べ、それらの顕著な類似点、すなわち、いかに多様な方法論が、コア問題の同様の数学的定式化にどのように収束するかに注意を向ける。 最終的な目標は、これらのモデルをグラフのコンテキストで理解することにありますが、まずは基礎的な洞察を構築するために、より単純な設定で実験を行うことから始めます。 異なる拡散・サンプリング技術に関する実証的研究を通じて,(1)これらのモデルにおいてノイズはどのような役割を果たすのか,という3つの重要な疑問を探求する。 2) サンプリング法の選択は, 結果にどの程度影響するか? (3) ニューラルネットワークの近似はどの機能であり、最適な性能には高い複雑性が必要であるか? 本研究の目的は,拡散モデルの理解を深め,グラフ機械学習への応用を長期にわたって進めることである。

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