論文の概要: Neural Flow Samplers with Shortcut Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07337v2
• Date: Sun, 20 Jul 2025 09:34:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 18:47:38.837524
• Title: Neural Flow Samplers with Shortcut Models
• Title（参考訳）: ショートカットモデルを用いたニューラルフローサンプリング
• Authors: Wuhao Chen, Zijing Ou, Yingzhen Li,
• Abstract要約: 連続フローベースのニューラルサンプリングは、非正規化された密度からサンプルを生成するための有望なアプローチを提供する。 速度駆動型Sequential Monte Carlo法を用いて,これらの課題量に対する改良された推定器を提案する。 提案するニューラルフローショートカットサンプリングは,合成データセットと複雑なnボディシステムターゲットの両方において,既存のフローベースニューラルサンプリングよりも経験的に優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.81513273510523
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sampling from unnormalized densities presents a fundamental challenge with wide-ranging applications, from posterior inference to molecular dynamics simulations. Continuous flow-based neural samplers offer a promising approach, learning a velocity field that satisfies key principles of marginal density evolution (e.g., the continuity equation) to generate samples. However, this learning procedure requires accurate estimation of intractable terms linked to the computationally challenging partition function, for which existing estimators often suffer from high variance or low accuracy. To overcome this, we introduce an improved estimator for these challenging quantities, employing a velocity-driven Sequential Monte Carlo method enhanced with control variates. Furthermore, we introduce a shortcut consistency model to boost the runtime efficiency of the flow-based neural sampler by minimizing its required sampling steps. Our proposed Neural Flow Shortcut Sampler empirically outperforms existing flow-based neural samplers on both synthetic datasets and complex n-body system targets.
• Abstract（参考訳）: 非正規化密度からのサンプリングは、後部推論から分子動力学シミュレーションに至るまで、広範囲の応用において根本的な課題となる。 連続フローベースのニューラルサンプリングは、サンプルを生成するための限界密度進化(例:連続性方程式)の鍵となる原理を満たす速度場を学ぶという、有望なアプローチを提供する。 しかし、この学習手順では、計算的に困難な分割関数に関連付けられた難解な項の正確な推定が必要であり、既存の推定器は、しばしば高いばらつきや低い精度に悩まされる。 これを解決するために,速度駆動型Sequential Monte Carlo法を制御変数で拡張した改良型推定器を提案する。 さらに,必要なサンプリングステップを最小化することにより,フローベースニューラルネットワークの実行効率を向上させるためのショートカット一貫性モデルを導入する。 提案するニューラルフローショートカットサンプリングは,合成データセットと複雑なnボディシステムターゲットの両方において,既存のフローベースニューラルサンプリングよりも経験的に優れている。

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