Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep generative models as the probability transformation functions

論文の概要: Deep generative models as the probability transformation functions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17171v1
Date: Fri, 20 Jun 2025 17:22:23 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-23 19:00:05.564325
Title: Deep generative models as the probability transformation functions
Title（参考訳）: 確率変換関数としての深部生成モデル
Authors: Vitalii Bondar, Vira Babenko, Roman Trembovetskyi, Yurii Korobeinyk, Viktoriya Dzyuba,
Abstract要約: 本稿では,深部生成モデルを確率変換関数とみなす統一理論的視点を紹介する。単純な事前定義された分布を複雑なターゲットデータ分布に変換することによって、それらすべてが根本的に動作することを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper introduces a unified theoretical perspective that views deep generative models as probability transformation functions. Despite the apparent differences in architecture and training methodologies among various types of generative models - autoencoders, autoregressive models, generative adversarial networks, normalizing flows, diffusion models, and flow matching - we demonstrate that they all fundamentally operate by transforming simple predefined distributions into complex target data distributions. This unifying perspective facilitates the transfer of methodological improvements between model architectures and provides a foundation for developing universal theoretical approaches, potentially leading to more efficient and effective generative modeling techniques.
Abstract（参考訳）: 本稿では,深部生成モデルを確率変換関数とみなす統一理論的視点を紹介する。自己エンコーダや自己回帰モデル, 生成的敵ネットワーク, 正規化フロー, 拡散モデル, フローマッチングなど, 様々な生成モデルのアーキテクチャや訓練方法に明らかな違いがあるにもかかわらず, 単純な事前定義された分布を複雑なターゲットデータ分布に変換することによって, すべてが根本的に動作することを示した。この統一的な視点は、モデルアーキテクチャ間の方法論的改善の伝達を促進し、普遍的な理論的アプローチを開発する基盤を提供し、より効率的で効果的な生成モデリング技術をもたらす可能性がある。

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