論文の概要: Sampling Decisions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14549v1
• Date: Mon, 17 Mar 2025 19:32:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:25:58.313966
• Title: Sampling Decisions
• Title（参考訳）: サンプリング決定
• Authors: Michael Chertkov, Sungsoo Ahn, Hamidreza Behjoo,
• Abstract要約: DFは、最適制御におけるマルコフ決定プロセス(MDP)アプローチの、AI駆動のアルゴリズム再導入と見なすことができる。 連続空間、連続時間パスを拡張し、生成フローネットワークフレームワークを一般化する。 我々は、Isingモデルからのサンプリングの例を通してDFフレームワークを説明し、潜在的NNベースの拡張について議論し、DFが様々なアプリケーションにおけるガイド付きサンプリングをどのように強化できるかを概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.946921693505557
• License:
• Abstract: In this manuscript we introduce a novel Decision Flow (DF) framework for sampling from a target distribution while incorporating additional guidance from a prior sampler. DF can be viewed as an AI driven algorithmic reincarnation of the Markov Decision Process (MDP) approach in Stochastic Optimal Control. It extends the continuous space, continuous time path Integral Diffusion sampling technique to discrete time and space, while also generalizing the Generative Flow Network framework. In its most basic form, an explicit, Neural Network (NN) free formulation, DF leverages the linear solvability of the the underlying MDP to adjust the transition probabilities of the prior sampler. The resulting Markov Process is expressed as a convolution of the reverse time Green's function of the prior sampling with the target distribution. We illustrate the DF framework through an example of sampling from the Ising model, discuss potential NN based extensions, and outline how DF can enhance guided sampling across various applications.
• Abstract（参考訳）: 本論文では,対象分布からサンプリングを行うための新たな決定フロー(DF)フレームワークについて紹介する。 DFは、確率的最適制御におけるマルコフ決定プロセス(MDP)アプローチのAI駆動のアルゴリズム再導入と見なすことができる。 連続空間、連続時間経路 積分拡散サンプリング技術を離散時間と空間に拡張し、生成フローネットワークフレームワークを一般化する。 最も基本的な形式である、明示的なニューラルネットワーク(NN)自由定式化では、DFは、基礎となるMDPの線形可解性を利用して、前のサンプルの遷移確率を調整する。 結果のマルコフ過程は、前回のサンプリングの逆時間グリーン関数と目標分布との畳み込みとして表現される。 我々は、Isingモデルからのサンプリングの例を通してDFフレームワークを説明し、潜在的NNベースの拡張について議論し、DFが様々なアプリケーションにおけるガイド付きサンプリングをどのように強化できるかを概説する。

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