論文の概要: Path Gradients after Flow Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10139v1
• Date: Thu, 15 May 2025 10:13:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-16 22:29:06.275772
• Title: Path Gradients after Flow Matching
• Title（参考訳）: フローマッチング後の経路勾配
• Authors: Lorenz Vaitl, Leon Klein,
• Abstract要約: フローマッチングが継続的正規化フロー(CNF)の高速化に役立った フローマッチングによって訓練されたCNFの微調整に経路勾配を用いることの利点について検討する。 実験により, このハイブリッドアプローチは, 分子系のサンプリング効率を最大3倍に向上させることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.07180164747172
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Boltzmann Generators have emerged as a promising machine learning tool for generating samples from equilibrium distributions of molecular systems using Normalizing Flows and importance weighting. Recently, Flow Matching has helped speed up Continuous Normalizing Flows (CNFs), scale them to more complex molecular systems, and minimize the length of the flow integration trajectories. We investigate the benefits of using path gradients to fine-tune CNFs initially trained by Flow Matching, in the setting where a target energy is known. Our experiments show that this hybrid approach yields up to a threefold increase in sampling efficiency for molecular systems, all while using the same model, a similar computational budget and without the need for additional sampling. Furthermore, by measuring the length of the flow trajectories during fine-tuning, we show that path gradients largely preserve the learned structure of the flow.
• Abstract（参考訳）: Boltzmann Generatorsは、正規化フローと重み付けを用いた分子系の平衡分布からサンプルを生成するための有望な機械学習ツールとして登場した。 近年、フローマッチングは、連続正規化フロー(CNF)を高速化し、より複雑な分子システムに拡張し、フロー統合軌道の長さを最小化するのに役立っている。 本研究では,フローマッチングによって訓練されたCNFの微調整に経路勾配を用いることの利点について検討する。 実験の結果, このハイブリッド手法は, 同じモデル, 類似の計算予算, 追加サンプリングを必要とせずとも, 分子系のサンプリング効率を最大3倍に向上させることがわかった。 さらに, 微調整時の流れ軌跡の長さを計測することにより, 経路勾配が流れの学習構造をほとんど維持していることを示す。

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