論文の概要: DeFoG: Discrete Flow Matching for Graph Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04263v2
• Date: Fri, 07 Mar 2025 12:18:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 19:13:14.647435
• Title: DeFoG: Discrete Flow Matching for Graph Generation
• Title（参考訳）: DeFoG: グラフ生成のための離散フローマッチング
• Authors: Yiming Qin, Manuel Madeira, Dorina Thanou, Pascal Frossard,
• Abstract要約: DeFoGは、トレーニングからサンプリングをアンタングルするグラフ生成フレームワークである。 本稿では,性能を著しく向上し,必要な精錬工程数を削減できる新しいサンプリング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.037260759871124
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph generative models are essential across diverse scientific domains by capturing complex distributions over relational data. Among them, graph diffusion models achieve superior performance but face inefficient sampling and limited flexibility due to the tight coupling between training and sampling stages. We introduce DeFoG, a novel graph generative framework that disentangles sampling from training, enabling a broader design space for more effective and efficient model optimization. DeFoG employs a discrete flow-matching formulation that respects the inherent symmetries of graphs. We theoretically ground this disentangled formulation by explicitly relating the training loss to the sampling algorithm and showing that DeFoG faithfully replicates the ground truth graph distribution. Building on these foundations, we thoroughly investigate DeFoG's design space and propose novel sampling methods that significantly enhance performance and reduce the required number of refinement steps. Extensive experiments demonstrate state-of-the-art performance across synthetic, molecular, and digital pathology datasets, covering both unconditional and conditional generation settings. It also outperforms most diffusion-based models with just 5-10% of their sampling steps.
• Abstract（参考訳）: グラフ生成モデルは、関係データ上の複雑な分布をキャプチャすることによって、様々な科学的領域において必須である。 このうち, グラフ拡散モデルは, 訓練段階とサンプリング段階の密結合により, 優れた性能を示すが, 面非効率なサンプリングと限られた柔軟性を実現する。 DeFoGは、トレーニングからサンプリングを遠ざける新しいグラフ生成フレームワークであり、より効率的で効率的なモデル最適化のためのより広い設計空間を実現する。 DeFoG はグラフの固有の対称性を尊重する離散フローマッチングの定式化を用いる。 理論的には、この歪んだ定式化は、トレーニング損失をサンプリングアルゴリズムに明示的に関連付け、DeFoGが基底真理グラフ分布を忠実に再現していることを示す。 これらの基礎に基づいて,DeFoGの設計空間を徹底的に検討し,性能を著しく向上し,必要な精錬工程数を削減できる新しいサンプリング手法を提案する。 大規模な実験では、合成、分子、デジタルの病理データセットにまたがる最先端のパフォーマンスを実証し、無条件および条件生成設定の両方をカバーしている。 また、ほとんどの拡散ベースのモデルでは、サンプリングステップの5～10%しかパフォーマンスが良くない。

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