論文の概要: Annealing Flow Generative Models Towards Sampling High-Dimensional and Multi-Modal Distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20547v4
• Date: Tue, 27 May 2025 17:47:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.02927
• Title: Annealing Flow Generative Models Towards Sampling High-Dimensional and Multi-Modal Distributions
• Title（参考訳）: 高次元・多モード分布のサンプリングに向けてのアニーリングフロー生成モデル
• Authors: Dongze Wu, Yao Xie,
• Abstract要約: Annealing Flow (AF) は、高次元および多モード分布からサンプリングするための連続正規化フロー (CNF) 上に構築された手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.992239210938067
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sampling from high-dimensional, multi-modal distributions remains a fundamental challenge across domains such as statistical Bayesian inference and physics-based machine learning. In this paper, we propose Annealing Flow (AF), a method built on Continuous Normalizing Flow (CNF) for sampling from high-dimensional and multi-modal distributions. AF is trained with a dynamic Optimal Transport (OT) objective incorporating Wasserstein regularization, and guided by annealing procedures, facilitating effective exploration of modes in high-dimensional spaces. Compared to recent NF methods, AF greatly improves training efficiency and stability, with minimal reliance on MC assistance. We demonstrate the superior performance of AF compared to state-of-the-art methods through experiments on various challenging distributions and real-world datasets, particularly in high-dimensional and multi-modal settings. We also highlight AF potential for sampling the least favorable distributions.
• Abstract（参考訳）: 高次元のマルチモーダル分布からのサンプリングは、統計ベイズ推定や物理に基づく機械学習といった領域における根本的な課題である。 本稿では,高次元および多モード分布から抽出する連続正規化フロー(CNF)に基づくAnealing Flow (AF)を提案する。 AFは、ワッサーシュタイン正則化を取り入れた動的最適輸送(OT)の目標を用いて訓練され、アニーリング手順によって誘導され、高次元空間におけるモードの効率的な探索を容易にする。 最近のNF法と比較して、AFはMCアシストへの依存を最小限に抑え、訓練効率と安定性を大幅に改善する。 各種の挑戦的分布や実世界のデータセット、特に高次元およびマルチモーダルな設定における実験を通じて、最先端の手法と比較して、AFの優れた性能を示す。 また、最も好ましくない分布をサンプリングするAFの可能性も強調する。

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