論文の概要: Particle Dynamics for Latent-Variable Energy-Based Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.15447v1
• Date: Fri, 17 Oct 2025 09:04:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-20 20:17:34.548463
• Title: Particle Dynamics for Latent-Variable Energy-Based Models
• Title（参考訳）: 潜時変動エネルギーモデルのための粒子動力学
• Abstract要約: 潜時変動エネルギーベースモデル(LVEBM)は、観測されたデータと潜時変数の結合対に1つの正規化されたエネルギーを割り当てる。 我々は,潜伏勾配と関節勾配の分布に関するサドル問題として,最大様態訓練を再検討した。 我々は、KL分散とワッサーシュタイン2距離における崩壊率を用いて、標準の滑らかさと解離性仮定の下での存在と収束を証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.84928511163926
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Latent-variable energy-based models (LVEBMs) assign a single normalized energy to joint pairs of observed data and latent variables, offering expressive generative modeling while capturing hidden structure. We recast maximum-likelihood training as a saddle problem over distributions on the latent and joint manifolds and view the inner updates as coupled Wasserstein gradient flows. The resulting algorithm alternates overdamped Langevin updates for a joint negative pool and for conditional latent particles with stochastic parameter ascent, requiring no discriminator or auxiliary networks. We prove existence and convergence under standard smoothness and dissipativity assumptions, with decay rates in KL divergence and Wasserstein-2 distance. The saddle-point view further yields an ELBO strictly tighter than bounds obtained with restricted amortized posteriors. Our method is evaluated on numerical approximations of physical systems and performs competitively against comparable approaches.
• Abstract（参考訳）: 潜時変動エネルギーベースモデル(LVEBM)は、観測されたデータと潜時変数の結合対に1つの正規化されたエネルギーを割り当て、隠れた構造を捉えながら表現的な生成モデルを提供する。 我々は、潜在多様体と合同多様体上の分布に関するサドル問題として最大様相トレーニングを再考し、内部更新をワッサーシュタイン勾配流の結合として見る。 結果として得られたアルゴリズムは、共同の負のプールと確率的パラメータの上昇を伴う条件付き潜伏粒子のランゲヴィン更新の過度な破壊を交互に行い、識別器や補助ネットワークを必要としない。 我々は、KL分散とワッサーシュタイン2距離における崩壊率を用いて、標準の滑らかさと解離性仮定の下での存在と収束を証明した。 サドルポイントビューは、制限された償却後部で得られる境界よりも厳密なELBOが得られる。 本手法は,物理系の数値近似に基づいて評価し,同等の手法と競合する性能を示す。

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