論文の概要: A new pathway to generative artificial intelligence by minimizing the maximum entropy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13287v2
• Date: Thu, 05 Jun 2025 19:38:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:42.840013
• Title: A new pathway to generative artificial intelligence by minimizing the maximum entropy
• Title（参考訳）: 最大エントロピー最小化による生成人工知能の新しい経路
• Authors: Mattia Miotto, Lorenzo Monacelli,
• Abstract要約: 現在のモデルは、生成されたデータとトレーニングセットの間の距離を最小にすることで訓練される。 トレーニングセットに適合しないが、最も情報に富むもっともノイズの多いデータ表現を見つけるフレームワークを通じてパラダイムシフトを導入する。 結果は、データ効率が良く柔軟性があり、生成プロセスの制御と影響を許容する一般的な物理駆動モデルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Generative artificial intelligence revolutionized society. Current models are trained by minimizing the distance between the produced data and the training set. Consequently, development is plateauing as they are intrinsically data-hungry and challenging to direct during the generative process. To overcome these limitations, we introduce a paradigm shift through a framework where we do not fit the training set but find the most informative yet least noisy representation of the data simultaneously minimizing the entropy to reduce noise and maximizing it to remain unbiased via adversary training. The result is a general physics-driven model, which is data-efficient and flexible, permitting to control and influence the generative process. Benchmarking shows that our approach outperforms variational autoencoders. We demonstrate the methods effectiveness in generating images, even with limited training data, and its unprecedented capability to customize the generation process a posteriori without any fine-tuning or retraining
• Abstract（参考訳）: 創造的人工知能は社会に革命をもたらした。 現在のモデルは、生成されたデータとトレーニングセットの間の距離を最小にすることで訓練される。 その結果、本質的なデータ収集と生成過程の進行が困難であるため、開発は停滞している。 これらの制約を克服するために、トレーニングセットに適合しないが、最も情報に富んだ、かつ最もノイズの多いデータ表現を同時に見つけ、ノイズを最小化し、敵のトレーニングによって非バイアスを最大化するためのパラダイムシフトを導入する。 結果は、データ効率が良く柔軟性があり、生成プロセスの制御と影響を許容する一般的な物理駆動モデルである。 ベンチマークにより、我々の手法は変分オートエンコーダよりも優れていることが示された。 訓練データに制限がある場合でも、画像生成における手法の有効性と、微調整や再訓練を伴わずに後部過程をカスタマイズする前例のない能力を示す。

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