論文の概要: Flow-based generative models as iterative algorithms in probability space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13394v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 03:09:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 14:00:51.406646
• Title: Flow-based generative models as iterative algorithms in probability space
• Title（参考訳）: 確率空間における反復アルゴリズムとしてのフローベース生成モデル
• Authors: Yao Xie, Xiuyuan Cheng,
• Abstract要約: フローベースの生成モデルは、正確な推定、効率的なサンプリング、決定論的変換を提供する。 本チュートリアルでは,フローベース生成モデルのための直感的な数学的枠組みを提案する。 我々は,信号処理や機械学習にフローベース生成モデルを効果的に適用するために必要なツールを研究者や実践者に提供することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.701755188870823
• License:
• Abstract: Generative AI (GenAI) has revolutionized data-driven modeling by enabling the synthesis of high-dimensional data across various applications, including image generation, language modeling, biomedical signal processing, and anomaly detection. Flow-based generative models provide a powerful framework for capturing complex probability distributions, offering exact likelihood estimation, efficient sampling, and deterministic transformations between distributions. These models leverage invertible mappings governed by Ordinary Differential Equations (ODEs), enabling precise density estimation and likelihood evaluation. This tutorial presents an intuitive mathematical framework for flow-based generative models, formulating them as neural network-based representations of continuous probability densities. We explore key theoretical principles, including the Wasserstein metric, gradient flows, and density evolution governed by ODEs, to establish convergence guarantees and bridge empirical advancements with theoretical insights. By providing a rigorous yet accessible treatment, we aim to equip researchers and practitioners with the necessary tools to effectively apply flow-based generative models in signal processing and machine learning.
• Abstract（参考訳）: Generative AI(GenAI)は、画像生成、言語モデリング、バイオメディカル信号処理、異常検出など、さまざまなアプリケーションにわたる高次元データの合成を可能にすることで、データ駆動モデリングに革命をもたらした。 フローベースの生成モデルは、複雑な確率分布を捕捉し、正確な確率推定、効率的なサンプリング、分布間の決定論的変換を提供する強力なフレームワークを提供する。 これらのモデルは、通常微分方程式(ODE)によって支配される可逆写像を利用し、正確な密度推定と確率評価を可能にする。 このチュートリアルでは、フローベース生成モデルに対する直感的な数学的枠組みを示し、連続確率密度のニューラルネットワークベースの表現として定式化している。 我々は、ワッサーシュタイン計量、勾配流、ODEが支配する密度進化を含む重要な理論原理を探求し、収束保証を確立し、理論的な洞察で経験的進歩を橋渡しする。 厳密でアクセスしやすい治療を提供することにより、信号処理や機械学習にフローベース生成モデルを効果的に適用するために必要なツールを研究者や実践者に提供することを目指している。

関連論文リスト

• Preconditioned Inexact Stochastic ADMM for Deep Model [35.37705488695026]
  本稿では,拡張性のある並列計算を可能にするアルゴリズム PISA を開発し,様々な第2モーメント方式をサポートする。 厳密な理論的な保証の下で、アルゴリズムは勾配のリプシッツの唯一の仮定の下で収束する。 視覚モデル、大規模言語モデル、強化学習モデル、生成的敵ネットワーク、繰り返しニューラルネットワークを含む様々なFMの総合的または微調整実験は、様々な最先端の方向と比較して優れた数値性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-15T12:28:51Z)
• Heuristically Adaptive Diffusion-Model Evolutionary Strategy [1.8299322342860518]
  拡散モデル(Diffusion Models)は、生成モデルにおいて重要な進歩を示す。 本研究は,拡散モデルと進化的アルゴリズムの基本的な関係を明らかにする。 我々のフレームワークは、進化的最適化プロセスにおいて、柔軟性、精度、制御性を高めたアルゴリズム上の大きな遷移を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T16:06:28Z)
• Understanding Reinforcement Learning-Based Fine-Tuning of Diffusion Models: A Tutorial and Review [63.31328039424469]
  このチュートリアルは、下流の報酬関数を最適化するための微調整拡散モデルのための方法を網羅的に調査する。 PPO,微分可能最適化,報酬重み付きMLE,値重み付きサンプリング,経路整合性学習など,様々なRLアルゴリズムの適用について説明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T17:35:32Z)
• On the Trajectory Regularity of ODE-based Diffusion Sampling [79.17334230868693]
  拡散に基づく生成モデルは微分方程式を用いて、複素データ分布と抽出可能な事前分布の間の滑らかな接続を確立する。 本稿では,拡散モデルのODEに基づくサンプリングプロセスにおいて,いくつかの興味深い軌道特性を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-18T15:59:41Z)
• Generative Learning of Continuous Data by Tensor Networks [45.49160369119449]
  本稿では,連続データのためのテンソルネットワーク生成モデルについて紹介する。 我々は、このモデルの性能を、いくつかの合成および実世界のデータセットでベンチマークする。 本手法は, 急速に成長する生成学習分野において, 量子インスピレーション法の有効性を示す重要な理論的, 実証的な証拠を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T14:37:37Z)
• Data-driven Modeling and Inference for Bayesian Gaussian Process ODEs via Double Normalizing Flows [28.62579476863723]
  本稿では,ODEベクトル場を再パラメータ化するために正規化フローを導入し,データ駆動の事前分布を導出する。 また, GP ODE の後部推定に正規化フローを適用し, 強平均場仮定の問題を解く。 シミュレーション力学系と実世界の人間の動作データに対するアプローチの有効性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-17T09:28:47Z)
• Latent Variable Representation for Reinforcement Learning [131.03944557979725]
  モデルに基づく強化学習のサンプル効率を改善するために、潜在変数モデルが学習、計画、探索をいかに促進するかは理論上、実証上、不明である。 状態-作用値関数に対する潜在変数モデルの表現ビューを提供する。これは、抽出可能な変分学習アルゴリズムと楽観主義/悲観主義の原理の効果的な実装の両方を可能にする。 特に,潜伏変数モデルのカーネル埋め込みを組み込んだUPB探索を用いた計算効率の良い計画アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-17T00:26:31Z)
• Distributed Bayesian Learning of Dynamic States [65.7870637855531]
  提案アルゴリズムは有限状態隠れマルコフモデルに対する分散ベイズフィルタタスクである。 逐次状態推定や、動的環境下でのソーシャルネットワーク上での意見形成のモデル化に使用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-05T19:40:17Z)
• Validation Diagnostics for SBI algorithms based on Normalizing Flows [55.41644538483948]
  本研究は,NFに基づく多次元条件(後)密度推定器の検証診断を容易にすることを提案する。 また、局所的な一貫性の結果に基づいた理論的保証も提供する。 この作業は、より良い特定モデルの設計を支援したり、新しいSBIアルゴリズムの開発を促進するのに役立つだろう。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-17T15:48:06Z)
• Generative Flows with Invertible Attentions [135.23766216657745]
  生成フローモデルに対する2種類の非可逆的注意機構を導入する。 フロー特徴写像の2分割毎に注意重みと入力表現を学習するために,分割に基づく注意機構を利用する。 提案手法は, トラクタブルジャコビアン行列を用いた非可逆アテンションモジュールをフローベースモデルの任意の位置にシームレスに統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T20:43:04Z)
• Learning Generative Models using Denoising Density Estimators [29.068491722778827]
  縮退密度推定器(DDE)に基づく新しい生成モデルを提案する。 我々の主な貢献は、KL分割を直接最小化することで生成モデルを得る新しい技術である。 実験結果から, 生成モデル学習における密度推定と競争性能が大幅に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-08T20:30:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。