論文の概要: A novel approach to data generation in generative model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10092v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 11:27:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:47:18.811239
• Title: A novel approach to data generation in generative model
• Title（参考訳）: 生成モデルにおけるデータ生成の新しいアプローチ
• Authors: JaeHong Kim, Jaewon Shim,
• Abstract要約: 本稿では,データ生成を再定義する新しい幾何学的枠組みであるConvergent Fusion Paradigm理論を紹介する。 潜在空間幾何学を変更して創発的な高次元構造と相互作用することで、その理論は識別可能性問題や幻覚のような意図しない人工物といった重要な課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.29597166392453145
• License:
• Abstract: Variational Autoencoders (VAEs) and other generative models are widely employed in artificial intelligence to synthesize new data. However, current approaches rely on Euclidean geometric assumptions and statistical approximations that fail to capture the structured and emergent nature of data generation. This paper introduces the Convergent Fusion Paradigm (CFP) theory, a novel geometric framework that redefines data generation by integrating dimensional expansion accompanied by qualitative transformation. By modifying the latent space geometry to interact with emergent high-dimensional structures, CFP theory addresses key challenges such as identifiability issues and unintended artifacts like hallucinations in Large Language Models (LLMs). CFP theory is based on two key conceptual hypotheses that redefine how generative models structure relationships between data and algorithms. Through the lens of CFP theory, we critically examine existing metric-learning approaches. CFP theory advances this perspective by introducing time-reversed metric embeddings and structural convergence mechanisms, leading to a novel geometric approach that better accounts for data generation as a structured epistemic process. Beyond its computational implications, CFP theory provides philosophical insights into the ontological underpinnings of data generation. By offering a systematic framework for high-dimensional learning dynamics, CFP theory contributes to establishing a theoretical foundation for understanding the data-relationship structures in AI. Finally, future research in CFP theory will be led to its implications for fully realizing qualitative transformations, introducing the potential of Hilbert space in generative modeling.
• Abstract（参考訳）: 変分オートエンコーダ(VAE)や他の生成モデルは、人工知能で新しいデータを合成するために広く利用されている。 しかし、現在のアプローチはユークリッドの幾何学的仮定と統計近似に依存しており、データ生成の構造的および創発的な性質を捉えていない。 本稿では、定性的変換を伴う次元展開を統合することにより、データ生成を再定義する新しい幾何学的枠組みである Convergent Fusion Paradigm (CFP) 理論を紹介する。 CFP理論は、潜在空間幾何学を変更して創発的な高次元構造と相互作用することで、識別可能性問題や大規模言語モデル(LLM)における幻覚のような意図しない人工物といった重要な課題に対処する。 CFP理論は、生成モデルがどのようにデータとアルゴリズムの関係を構成するかを再定義する2つの重要な概念的仮説に基づいている。 CFP理論のレンズを通して、既存の計量学習アプローチを批判的に検討する。 CFP理論は、時間反転のメートル法埋め込みと構造収束機構を導入してこの視点を推し進め、構造的てんかん過程としてデータ生成をより良く考慮する新しい幾何学的アプローチへと導いた。 CFP理論は、その計算的意味を超えて、データ生成のオントロジ的基盤に関する哲学的な洞察を提供する。 高次元学習力学のための体系的なフレームワークを提供することで、CFP理論はAIにおけるデータ関連構造を理解するための理論的基盤を確立することに寄与する。 最後に、CFP理論における将来の研究は、生成的モデリングにおけるヒルベルト空間のポテンシャルを導入し、定性的変換を完全に実現することにつながる。

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