Fugu-MT 論文翻訳(概要): Diffusion Models for Cayley Graphs

論文の概要: Diffusion Models for Cayley Graphs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05558v1
Date: Fri, 07 Mar 2025 16:33:16 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-10 12:19:55.135077
Title: Diffusion Models for Cayley Graphs
Title（参考訳）: ケイリーグラフの拡散モデル
Authors: Michael R. Douglas, Cristofero Fraser-Taliente,
Abstract要約: 拡散モデルの枠組みにおける問題を定式化する方法を示す。本稿では,従来の比較アルゴリズムよりも大幅に改善された逆スコアのアンサッツを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: We review the problem of finding paths in Cayley graphs of groups and group actions, using the Rubik's cube as an example, and we list several more examples of significant mathematical interest. We then show how to formulate these problems in the framework of diffusion models. The exploration of the graph is carried out by the forward process, while finding the target nodes is done by the inverse backward process. This systematizes the discussion and suggests many generalizations. To improve exploration, we propose a ``reversed score'' ansatz which substantially improves over previous comparable algorithms.
Abstract（参考訳）: 我々は、ルービックキューブを例として用いて、群と群作用のケイリーグラフの経路を見つける問題を概観し、重要な数学的関心のさらにいくつかの例を列挙する。次に、拡散モデルの枠組みでこれらの問題を定式化する方法を示す。グラフの探索は前処理によって行われ、対象ノードの探索は逆の逆処理によって行われる。これは議論を体系化し、多くの一般化を提案する。探索を改善するために,従来の比較アルゴリズムよりも大幅に改良された'reversed score'アンサッツを提案する。

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