論文の概要: Generative Modeling with Bayesian Sample Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07580v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 14:27:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:10:03.903635
• Title: Generative Modeling with Bayesian Sample Inference
• Title（参考訳）: ベイジアンサンプル推論を用いた生成モデル
• Authors: Marten Lienen, Marcel Kollovieh, Stephan Günnemann,
• Abstract要約: 我々はガウス的後代推論の単純な作用から新しい生成モデルを導出する。 生成したサンプルを未知変数として推論することで、ベイズ確率の言語でサンプリングプロセスを定式化する。 我々のモデルは、未知のサンプルを広い初期信念から絞り込むために、一連の予測と後続の更新ステップを使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.07758840675341
• License:
• Abstract: We derive a novel generative model from the simple act of Gaussian posterior inference. Treating the generated sample as an unknown variable to infer lets us formulate the sampling process in the language of Bayesian probability. Our model uses a sequence of prediction and posterior update steps to narrow down the unknown sample from a broad initial belief. In addition to a rigorous theoretical analysis, we establish a connection between our model and diffusion models and show that it includes Bayesian Flow Networks (BFNs) as a special case. In our experiments, we demonstrate improved performance over both BFNs and Variational Diffusion Models, achieving competitive likelihood scores on CIFAR10 and ImageNet.
• Abstract（参考訳）: 我々はガウス的後続推論の単純な作用から新しい生成モデルを導出する。 生成したサンプルを未知変数として推論することで、ベイズ確率の言語でサンプリングプロセスを定式化する。 我々のモデルは、未知のサンプルを広い初期信念から絞り込むために、一連の予測と後続の更新ステップを使用する。 厳密な理論解析に加えて,我々のモデルと拡散モデルとの接続を確立し,ベイズ流ネットワーク(BFN)を特別な事例として含むことを示す。 実験では,BFNと変分拡散モデルの両方の性能向上を実証し,CIFAR10とImageNetの競合確率スコアを達成した。

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