Fugu-MT 論文翻訳(概要): Flows and Diffusions on the Neural Manifold

論文の概要: Flows and Diffusions on the Neural Manifold

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10623v1
Date: Mon, 14 Jul 2025 02:26:06 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-16 19:46:02.78891
Title: Flows and Diffusions on the Neural Manifold
Title（参考訳）: ニューラルマニフォールド上の流れと拡散
Authors: Daniel Saragih, Deyu Cao, Tejas Balaji,
Abstract要約: 拡散およびフローベース生成モデルは、画像合成、ビデオ生成、自然言語モデリングといった領域で顕著に成功している。これらの進歩は、最近の手法を活用して、最適化力学から導かれる構造的事前を組み込むことにより、重み空間学習に拡張する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Diffusion and flow-based generative models have achieved remarkable success in domains such as image synthesis, video generation, and natural language modeling. In this work, we extend these advances to weight space learning by leveraging recent techniques to incorporate structural priors derived from optimization dynamics. Central to our approach is modeling the trajectory induced by gradient descent as a trajectory inference problem. We unify several trajectory inference techniques under the framework of gradient flow matching, providing a theoretical framework for treating optimization paths as inductive bias. We further explore architectural and algorithmic choices, including reward fine-tuning by adjoint matching, the use of autoencoders for latent weight representation, conditioning on task-specific context data, and adopting informative source distributions such as Kaiming uniform. Experiments demonstrate that our method matches or surpasses baselines in generating in-distribution weights, improves initialization for downstream training, and supports fine-tuning to enhance performance. Finally, we illustrate a practical application in safety-critical systems: detecting harmful covariate shifts, where our method outperforms the closest comparable baseline.
Abstract（参考訳）: 拡散およびフローベース生成モデルは、画像合成、ビデオ生成、自然言語モデリングといった領域で顕著に成功している。本研究では、最近の手法を活用して、これらの進歩を重み空間学習に拡張し、最適化力学から導かれる構造的事前を組み込む。我々のアプローチの中心は、勾配降下によって誘導される軌道を軌道推論問題としてモデル化することである。我々は、勾配流マッチングの枠組みの下で、いくつかの軌道推論手法を統一し、最適化経路を帰納バイアスとして扱うための理論的枠組みを提供する。さらに、アジョイントマッチングによる報酬微調整、遅延重み表現のためのオートエンコーダの使用、タスク固有のコンテキストデータに対する条件付け、カイミングユニフォームなどの情報源分布の適用など、アーキテクチャとアルゴリズムの選択についても検討する。実験により,本手法は分布内重みの生成におけるベースラインの一致あるいは超過,下流トレーニングの初期化の改善,微調整支援による性能向上を実証した。最後に、安全クリティカルシステムにおける実用的応用として、有害な共変量シフトの検出について説明する。

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