Fugu-MT 論文翻訳(概要): Local Learning Rules for Out-of-Equilibrium Physical Generative Models

論文の概要: Local Learning Rules for Out-of-Equilibrium Physical Generative Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.19136v1
Date: Mon, 23 Jun 2025 21:11:40 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-25 19:48:23.392954
Title: Local Learning Rules for Out-of-Equilibrium Physical Generative Models
Title（参考訳）: 平衡外物理生成モデルの局所学習規則
Authors: Cyrill Bösch, Geoffrey Roeder, Marc Serra-Garcia, Ryan P. Adams,
Abstract要約: 本研究では,スコアベース生成モデル(SGM)の非平衡駆動プロトコルを局所学習規則により学習可能であることを示す。駆動プロトコルのパラメータに関する勾配は、力の測定や観測されたシステムダイナミクスから直接計算される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.528070459554185
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We show that the out-of-equilibrium driving protocol of score-based generative models (SGMs) can be learned via a local learning rule. The gradient with respect to the parameters of the driving protocol are computed directly from force measurements or from observed system dynamics. As a demonstration, we implement an SGM in a network of driven, nonlinear, overdamped oscillators coupled to a thermal bath. We first apply it to the problem of sampling from a mixture of two Gaussians in 2D. Finally, we train a network of 10x10 oscillators to sample images of 0s and 1s from the MNIST dataset.
Abstract（参考訳）: 本研究では,スコアベース生成モデル(SGM)の非平衡駆動プロトコルを局所学習規則により学習可能であることを示す。駆動プロトコルのパラメータに関する勾配は、力の測定や観測されたシステムダイナミクスから直接計算される。実演として,熱浴に結合した非線形過大破壊発振器のネットワークにSGMを実装した。まず,2次元ガウス混合系のサンプリング問題に適用する。最後に、MNISTデータセットから0と1のイメージをサンプリングするために、10x10発振器のネットワークをトレーニングする。

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