論文の概要: Diffusion & Adversarial Schrödinger Bridges via Iterative Proportional Markovian Fitting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02601v2
- Date: Tue, 04 Feb 2025 14:31:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-05 15:21:52.893567
- Title: Diffusion & Adversarial Schrödinger Bridges via Iterative Proportional Markovian Fitting
- Title（参考訳）: 反復的局所マルコフフィッティングによる拡散・逆シュレーディンガー橋
- Authors: Sergei Kholkin, Grigoriy Ksenofontov, David Li, Nikita Kornilov, Nikita Gushchin, Alexandra Suvorikova, Alexey Kroshnin, Evgeny Burnaev, Alexander Korotin,
- Abstract要約: IMFの修正版とIPF(Iterative Proportional Fitting)の手続きの密接な関係を示す。
本稿では,この組み合わせをIPMF法(Iterative Proportional Markovian Fitting)と呼ぶ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.37278888311839
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Iterative Markovian Fitting (IMF) procedure, which iteratively projects onto the space of Markov processes and their reciprocal class, successfully solves the Schr\"odinger Bridge problem. However, an efficient practical implementation requires a heuristic modification - alternating between fitting forward and backward time diffusion at each iteration. This modification is crucial for stabilizing training and achieving reliable results in applications such as unpaired domain translation. Our work reveals a close connection between the modified version of IMF and the Iterative Proportional Fitting (IPF) procedure - a foundational method for the Schr\"odinger Bridge problem, also known as Sinkhorn's algorithm. Specifically, we demonstrate that this heuristic modification of the IMF effectively integrates both IMF and IPF procedures. We refer to this combined approach as the Iterative Proportional Markovian Fitting (IPMF) procedure. Through theoretical and empirical analysis, we establish the convergence of IPMF procedure under various settings, contributing to developing a unified framework for solving Schr\"odinger Bridge problems.
- Abstract（参考訳）: 反復マルコフフィッティング(IMF)手順は、マルコフ過程とその相互クラス空間に反復的に投射し、シュリンガーブリッジ問題を解く。
しかし、効率的な実践的な実装にはヒューリスティックな修正が必要であり、各イテレーションで適合する前方と後方の時間拡散を交互に行う。
この修正は、トレーニングの安定化と、未完成のドメイン翻訳のようなアプリケーションにおける信頼性の高い結果の実現に不可欠である。
我々の研究は、IMFの修正版とIPF(Iterative Proportional Fitting)プロシージャ(Sinkhorn's Algorithm)との密接な関係を明らかにする。
具体的には、IMFのこのヒューリスティックな修正が、IMFとIPFの手続きを効果的に統合していることを実証する。
本稿では,この組み合わせをIPMF法(Iterative Proportional Markovian Fitting)と呼ぶ。
理論的および経験的分析を通じて、様々な条件下でIMMF手順の収束を確立し、シュリンガーブリッジ問題を解くための統一的な枠組みの開発に寄与する。
関連論文リスト
- Federated Smoothing ADMM for Localization [9.25126455172971]
フェデレートされたシステムは、分散データ、非滑らか性、非滑らか性によって特徴づけられる。
このような環境に固有のスケーラビリティと外乱問題に対処する頑健なアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムの信頼性を検証するため,定常点に収束することを示す。
数値シミュレーションは、既存の最先端ローカライゼーション法と比較して収束レジリエンスの優れた性能を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-12T16:01:34Z) - Adversarial Schrödinger Bridge Matching [66.39774923893103]
反復マルコフフィッティング(IMF)手順は、マルコフ過程の相互射影と相互射影を交互に交互に行う。
本稿では、プロセスの学習を離散時間でほんの少しの遷移確率の学習に置き換える新しい離散時間IMF(D-IMF)手順を提案する。
D-IMFの手続きは、数百ではなく数世代のステップで、IMFと同じ品質の未完成のドメイン翻訳を提供できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-23T11:29:33Z) - Light and Optimal Schrödinger Bridge Matching [67.93806073192938]
我々はSB(Schr"odinger Bridges)を学習するための新しい手法を提案し、それを textbf Schr"odinger Bridge matching と呼ぶ。
EOT/SBを学習するための最適橋梁マッチングは,最近発見されたエネルギーベースモデリング(EBM)の目標と一致することを示す。
我々は、Schr"odinger電位の混合パラメタライゼーションを用いて、実際に最適なマッチングを実現するための光解法(LightSB-Mと呼ぶ)を開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-05T17:17:57Z) - Transport meets Variational Inference: Controlled Monte Carlo Diffusions [5.5654189024307685]
本稿では,経路空間上の発散に着目したサンプリングおよび生成モデリングのための原理的かつ体系的な枠組みを提案する。
ベイズ計算のためのemphControlled Monte Carlo Diffusion sampler (CMCD)を開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-03T14:28:36Z) - Faster Video Moment Retrieval with Point-Level Supervision [70.51822333023145]
Video Moment Retrieval (VMR)は、自然言語クエリでトリミングされていないビデオから最も関連性の高いイベントを取得することを目的としている。
既存のVMRメソッドには2つの欠陥がある。
CFMR(Cheaper and Faster Moment Retrieval)と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-23T12:53:50Z) - Diffusion Bridge Mixture Transports, Schr\"odinger Bridge Problems and
Generative Modeling [4.831663144935879]
本稿では, 動的シュリンガー橋問題の解法を目的とした, サンプリング型反復型拡散橋混合法 (IDBM) を提案する。
IDBM手順は、各イテレーションにおける目標確率測度間の有効な輸送を実現するという魅力的な性質を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-03T12:13:42Z) - Relational Reasoning via Set Transformers: Provable Efficiency and
Applications to MARL [154.13105285663656]
置換不変エージェントフレームワークを用いたMARL(Multi-A gent R einforcement Learning)は,実世界のアプリケーションにおいて大きな実証的成功を収めた。
残念なことに、このMARL問題の理論的理解は、多くのエージェントの呪いと、既存の著作における関係推論の限定的な探索によって欠落している。
モデルフリーアルゴリズムとモデルベースアルゴリズムの最適度差は各エージェント数に独立して対数的であり、多くのエージェントの呪いを和らげる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-20T16:42:59Z) - Robust Phi-Divergence MDPs [13.555107578858307]
我々は、s-矩形あいまい性集合を持つ頑健なMDPのための新しいソリューションフレームワークを開発する。
関連したs-矩形ロバストMDPは、最先端の商用解法よりもはるかに高速に解けることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-27T19:08:55Z) - Deep Multimodal Fusion by Channel Exchanging [87.40768169300898]
本稿では,異なるモードのサブネットワーク間で動的にチャネルを交換するパラメータフリーマルチモーダル融合フレームワークを提案する。
このような交換プロセスの有効性は、畳み込みフィルタを共有してもBN層をモダリティで分離しておくことで保証される。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-10T09:53:20Z) - Gaussian MRF Covariance Modeling for Efficient Black-Box Adversarial
Attacks [86.88061841975482]
我々は,ゼロオーダーのオラクルにのみアクセス可能なブラックボックス設定において,逆例を生成する問題について検討する。
我々はこの設定を用いて、FGSM(Fast Gradient Sign Method)のブラックボックス版と同様に、高速な1ステップの敵攻撃を見つける。
提案手法はクエリを少なくし,現在の技術よりも攻撃成功率が高いことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-08T18:36:51Z) - Understanding Nesterov's Acceleration via Proximal Point Method [52.99237600875452]
近似点法(PPM)は最適化アルゴリズムを設計するためのビルディングブロックとしてよく用いられる。
本研究では、PPM法を用いて、Nesterovの加速度勾配法(AGM)の異なるバージョンの収束解析とともに、概念的に単純な導出を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-17T17:17:18Z) - State-only Imitation with Transition Dynamics Mismatch [16.934888672659824]
イミテーションラーニング(Imitation Learning, IL)は、専門家の行動を活用することで、複雑な目標を達成するための訓練エージェントにとって一般的なパラダイムである。
本稿では,新しい状態のみのILアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,専門家と模倣MDPの間に遷移力学ミスマッチが存在する場合,特に有効であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-27T02:27:46Z)
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。