論文の概要: Energy-Tweedie: Score meets Score, Energy meets Energy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.23818v1
• Date: Mon, 29 Dec 2025 19:28:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-01 23:27:28.185615
• Title: Energy-Tweedie: Score meets Score, Energy meets Energy
• Title（参考訳）: エネルギー・ツイーディ:ScoreはScoreに、EnergyはEnergyに
• Authors: Andrej Leban,
• Abstract要約: 我々は、余分な$P(X|Y)$をエネルギースコア(スコアリング規則)として考える。 我々は、非ユークリッドエネルギースコアの(パス-)微分をノイズ境界値のスコアに結びつける基本的な恒等式を導出する。 このアイデンティティは、エネルギースコアに対するツイーディのアイデンティティの類似と見なすことができ、いくつかの興味深い応用を可能にしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Denoising and score estimation have long been known to be linked via the classical Tweedie's formula. In this work, we first extend the latter to a wider range of distributions often called "energy models" and denoted elliptical distributions in this work. Next, we examine an alternative view: we consider the denoising posterior $P(X|Y)$ as the optimizer of the energy score (a scoring rule) and derive a fundamental identity that connects the (path-) derivative of a (possibly) non-Euclidean energy score to the score of the noisy marginal. This identity can be seen as an analog of Tweedie's identity for the energy score, and allows for several interesting applications; for example, score estimation, noise distribution parameter estimation, as well as using energy score models in the context of "traditional" diffusion model samplers with a wider array of noising distributions.
• Abstract（参考訳）: Denoising と score Estimation は古典的なツイーディの公式を通してリンクされていることが知られている。 この研究において、まず後者を「エネルギーモデル」と呼ばれるより広い範囲の分布に拡張し、この研究において楕円分布を示す。 次に、後続の$P(X|Y)$をエネルギースコア(スコアリング規則)のオプティマイザとみなし、(おそらく)非ユークリッドエネルギースコアの(パス-)微分をノイズ境界値のスコアに結びつける基本的なアイデンティティを導出する。 このアイデンティティは、エネルギースコアに対するツイーディのアイデンティティの類似と見なすことができ、例えば、スコア推定、ノイズ分布パラメータ推定、およびより広いノイズ分布の配列を持つ「伝統的な」拡散モデルサンプリングの文脈でのエネルギースコアモデルの使用など、いくつかの興味深い応用を可能にしている。

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