論文の概要: Combining Flow Matching and Transformers for Efficient Solution of Bayesian Inverse Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01375v1
• Date: Mon, 03 Mar 2025 10:17:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 18:50:37.939047
• Title: Combining Flow Matching and Transformers for Efficient Solution of Bayesian Inverse Problems
• Title（参考訳）: ベイズ逆問題の効率的な解法のためのフローマッチングと変圧器の組み合わせ
• Authors: Daniil Sherki, Ivan Oseledets, Ekaterina Muravleva,
• Abstract要約: 本研究では,CFM(Conditional Flow Mathching)とTransformerベースのアーキテクチャを組み合わせることで,様々な観測値に基づいて,そのような分布から効率的にサンプルを抽出できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.868222899558346
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Solving Bayesian inverse problems efficiently remains a significant challenge due to the complexity of posterior distributions and the computational cost of traditional sampling methods. Given a series of observations and the forward model, we want to recover the distribution of the parameters, conditioned on observed experimental data. We show, that combining Conditional Flow Mathching (CFM) with transformer-based architecture, we can efficiently sample from such kind of distribution, conditioned on variable number of observations.
• Abstract（参考訳）: ベイジアン逆問題を効率的に解くことは、後続分布の複雑さと従来のサンプリング手法の計算コストが原因で重要な課題である。 一連の観測と前方モデルを考えると、観測された実験データに基づいてパラメータの分布を復元したい。 本研究では,CFM(Conditional Flow Mathching)とTransformerベースのアーキテクチャを組み合わせることで,様々な観測値に基づいて,そのような分布から効率的にサンプルを抽出できることを実証する。

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