論文の概要: DFM: Interpolant-free Dual Flow Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09246v1
• Date: Fri, 11 Oct 2024 20:46:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 15:33:30.157605
• Title: DFM: Interpolant-free Dual Flow Matching
• Title（参考訳）: DFM:インターポーラントフリーデュアルフローマッチング
• Authors: Denis Gudovskiy, Tomoyuki Okuno, Yohei Nakata,
• Abstract要約: モデルベクトル場に関する明示的な仮定を伴わない補間自由二重流れマッチング(DFM)手法を提案する。 SMAPによる教師なし異常検出実験は、最大極度またはFM目標で訓練されたCNFと比較して、DFMの利点を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8192907805418583
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Continuous normalizing flows (CNFs) can model data distributions with expressive infinite-length architectures. But this modeling involves computationally expensive process of solving an ordinary differential equation (ODE) during maximum likelihood training. Recently proposed flow matching (FM) framework allows to substantially simplify the training phase using a regression objective with the interpolated forward vector field. In this paper, we propose an interpolant-free dual flow matching (DFM) approach without explicit assumptions about the modeled vector field. DFM optimizes the forward and, additionally, a reverse vector field model using a novel objective that facilitates bijectivity of the forward and reverse transformations. Our experiments with the SMAP unsupervised anomaly detection show advantages of DFM when compared to the CNF trained with either maximum likelihood or FM objectives with the state-of-the-art performance metrics.
• Abstract（参考訳）: 連続正規化フロー(CNF)は、表現力のある無限長アーキテクチャでデータ分散をモデル化することができる。 しかし、このモデリングには、最大極大トレーニング中に通常の微分方程式(ODE)を解くための計算コストのかかるプロセスが含まれる。 最近提案されたフローマッチング(FM)フレームワークは、補間された前方ベクトル場による回帰目標を用いて、トレーニングフェーズを大幅に単純化することができる。 本稿では,モデルベクトル場に関する明示的な仮定を伴わない補間自由二重流れマッチング(DFM)手法を提案する。 DFMは、前方および逆変換の単射性を促進する新しい目的を用いて、前方および逆ベクトル場モデルを最適化する。 SMAPによる非教師付き異常検出実験は、最先端の性能指標を用いて、最大極大またはFM目標で訓練されたCNFと比較して、DFMの利点を示す。

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