論文の概要: Adjoint Schrödinger Bridge Sampler

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22565v1
• Date: Fri, 27 Jun 2025 18:27:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.467046
• Title: Adjoint Schrödinger Bridge Sampler
• Title（参考訳）: 隣接するシュレーディンガー橋サンプラー
• Authors: Guan-Horng Liu, Jaemoo Choi, Yongxin Chen, Benjamin Kurt Miller, Ricky T. Q. Chen,
• Abstract要約: Adjoint Schr"odinger Bridge Sampler (ASBS) は、シンプルでスケーラブルなマッチングベースの目的を持つ新しい拡散サンプリングである。 ASBSはシュリンガー橋という数学的モデルに基づいており、速度論的・最適輸送によってサンプリング効率を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.07623265593163
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Computational methods for learning to sample from the Boltzmann distribution -- where the target distribution is known only up to an unnormalized energy function -- have advanced significantly recently. Due to the lack of explicit target samples, however, prior diffusion-based methods, known as diffusion samplers, often require importance-weighted estimation or complicated learning processes. Both trade off scalability with extensive evaluations of the energy and model, thereby limiting their practical usage. In this work, we propose Adjoint Schr\"odinger Bridge Sampler (ASBS), a new diffusion sampler that employs simple and scalable matching-based objectives yet without the need to estimate target samples during training. ASBS is grounded on a mathematical model -- the Schr\"odinger Bridge -- which enhances sampling efficiency via kinetic-optimal transportation. Through a new lens of stochastic optimal control theory, we demonstrate how SB-based diffusion samplers can be learned at scale via Adjoint Matching and prove convergence to the global solution. Notably, ASBS generalizes the recent Adjoint Sampling (Havens et al., 2025) to arbitrary source distributions by relaxing the so-called memoryless condition that largely restricts the design space. Through extensive experiments, we demonstrate the effectiveness of ASBS on sampling from classical energy functions, amortized conformer generation, and molecular Boltzmann distributions.
• Abstract（参考訳）: ボルツマン分布(対象分布が非正規化エネルギー関数までしか知られていない)からサンプルを学習するための計算法は、最近著しく進歩している。 しかし、明示的な対象サンプルがないため、拡散サンプリングと呼ばれる事前拡散に基づく手法は、しばしば重み付けされた推定や複雑な学習プロセスを必要とする。 両者は、エネルギーとモデルの広範囲な評価とスケーラビリティのトレードオフにより、実用的使用を制限している。 本研究は, 簡易かつスケーラブルなマッチングに基づく目標値を用いた新しい拡散サンプリング器であるAdjoint Schr\"odinger Bridge Sampler (ASBS)を提案する。 ASBSは、速度論的最適輸送によるサンプリング効率を高める数学的モデル、Schr\"odinger Bridgeに基づいている。 確率的最適制御理論の新たなレンズを通して、SBベースの拡散サンプリング器を共役マッチングにより大規模に学習し、大域的解への収束を証明した。 特に、ASBSは、最近の随伴サンプリング(Havens et al , 2025)を、設計空間を大幅に制限するいわゆるメモリレス条件を緩和することにより、任意のソース分布に一般化する。 実験により、ASBSが古典エネルギー関数のサンプリング、アモルト化コンフォメータ生成、分子ボルツマン分布に与える影響を実証した。

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